Objectif de formation : Appréhender et maîtriser les notions clés du Data Clustering.
Solides bases en programmation
Développeurs, chefs de projets, Data analysts…
Travaux pratiques :
Etude de cas d’utilisations de techniques de clustering
Travaux pratiques
Avantages/inconvénients des approches étudiées
Travaux pratiques
Déploiement de K-means sur un jeu de données puis implémentation de l’algorithme hiérarchique CAH.
Travaux pratiques
Mesure de la qualité sur un jeu de données
Travaux pratiques :
Mise en œuvre d’algorithmes de clustering sur un réseau lexical et sur des documents Web, pdf…
Travaux pratiques
Mise en œuvre d’algorithmes de clustering sur une base documentaire, calcul de mesures de similarité, clustering, analyse de la qualité
Professionnel expert technique et pédagogique