Université Lyon 1
Arqus
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  • Unité d'enseignement : Analyse de données
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : INF2481M
    Responsabilité de l'UE :
CAZABET REMY
 remy.cazabetuniv-lyon1.fr
DE MARCHI FABIEN
 fabien.de-marchiuniv-lyon1.fr
04.72.44.81.95
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
9 h
Travaux Pratiques (TP)
21 h

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Pré-requis :
Bases de programmation, d’algorithmique, de bases de données et d'apprentissage automatique dans les données.
    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
- Connaître les enjeux de la partie "analyse" du paradigme "big data".
- Savoir construire un entrepôt de données à partir de données de production, comprendre les enjeux et les possibilités des requêtes analytiques déclaratives (OLAP)
- Différentier les types de problèmes en data mining : extraction de modèles, de motifs, définition des objectifs et des contraintes.
- Connaître quelques algorithmes génériques d'extraction de motifs sous contraintes
- Mise en oeuvre effectif sur des applications réelles avec utilisation de plateformes libres.
    Programme de l'UE / Thématiques abordées :
- Enjeux et paradigmes de l'analyse OLAP (1,5h)
- Présentation d'un processus d'extraction de connaissances, typologie des problèmes (1,5h)
- Algorithme d'extraction des motifs fréquents : exploitation de la monotonie, opérateur de fermeture. (3h)
- Extension à l'extraction de différents motifs sous contraintes (3h)
- 6 TP de 3h sur des technologies ouvertes (postgreSQL, Knime, Weka, autres à définir) permettant d'appliquer ou de découvrir différentes techniques d'exploration de données.
SELECT MEN_ID, `MEN_DIP_ABREVIATION`, `MEN_TITLE`, `PAR_TITLE`, `PAR_ID` FROM parcours INNER JOIN ue_parcours ON PAR_ID_FK=PAR_ID INNER JOIN mention ON MEN_ID = PAR_MENTION_FK WHERE PAR_ACTIVATE = 0 AND UE_ID_FK='26005' ORDER BY `MEN_DIP_ABREVIATION`, `MEN_TITLE`, `PAR_TITLE`
ver. 24.03.1