Aperçu des sections
Fiche Descriptive de la Matière :Data Mining
Master :
- Intelligence Artificielle et ses Applications
-Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication
Semestre : 1
Intitulé de l’UE : UE Méthodologie(UEM1)
Intitulé de la matière : Data Mining
Crédits : 5
Coefficients : 3
Mode d’évaluation : Contrôle continu 40% et Examen écrit 60%
Enseignant responsable de la matière : Mr. Lalouci ali
Contact : ali.lalouci@centre-univ-mila.dz
Objectifs de l’enseignement
Le Data Mining est coeur du procès qui conduit d’une grande masse de données brutes jusqu’à la connaissance ou à la prise de décision. Il s’agit de l’extraction de l’information pertinente. L’objectif de cette matière est d’initier les étudiants au domaine du Data Mining et plus précisément, aux différentes approches et techniques d’extraction de connaissances.
Connaissances préalables recommandées: Statistiques, Analyse de Données, Bases de Données
Contenu de la matière
Chapitre 1 :
Introduction à la fouille de données : évolution historique, concepts et techniquesChapitre 2 :
Analyse de Données :Rappel statistiques, analyse de données exploratoires
Chapitre 3 :
Modéles de regression
Chapitre 3 :
Références
1. M. J. Zaki and W. Meira, “Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms”, Cambridge University Press, 2014 .
2. J. Leskovec, A. Rajaraman, J. D. Ullman, “Mining of Massive Datasets”, Standford University, 2014.