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- Présentation du système d'information décisionnel5
- 1.1Définition & fondements du Data Mining
- 1.2Outils et techniques principaux
- 1.3Cycle de projet au sein du Data Mining
- 1.4Introduction des notions de méthodes prédictives et descriptives
- 1.5Étapes d’un projet Data Mining
- Présentation du système d'information décisionnel5
- 2.1Définition & fondements du Data Mining
- 2.2Outils et techniques principaux
- 2.3Cycle de projet au sein du Data Mining
- 2.4Introduction des notions de méthodes prédictives et descriptives
- 2.5Étapes d’un projet Data Mining
- Présentation du système d'information décisionnel5
- 3.1Définition & fondements du Data Mining
- 3.2Outils et techniques principaux
- 3.3Cycle de projet au sein du Data Mining
- 3.4Introduction des notions de méthodes prédictives et descriptives
- 3.5Étapes d’un projet Data Mining
- Présentation du système d'information décisionnel5
- 4.1Définition & fondements du Data Mining
- 4.2Outils et techniques principaux
- 4.3Cycle de projet au sein du Data Mining
- 4.4Introduction des notions de méthodes prédictives et descriptives
- 4.5Étapes d’un projet Data Mining
- Présentation du système d'information décisionnel5
- 5.1Définition & fondements du Data Mining
- 5.2Outils et techniques principaux
- 5.3Cycle de projet au sein du Data Mining
- 5.4Introduction des notions de méthodes prédictives et descriptives
- 5.5Étapes d’un projet Data Mining
- Présentation du système d'information décisionnel5
- 6.1Définition & fondements du Data Mining
- 6.2Outils et techniques principaux
- 6.3Cycle de projet au sein du Data Mining
- 6.4Introduction des notions de méthodes prédictives et descriptives
- 6.5Étapes d’un projet Data Mining
- Data Mining Process5
- 7.1Usages du Data Mining
- 7.2Présentation des différents types de jeux de données
- 7.3Inventorier, décrire & classer les données
- 7.4La conception & l’alimentation d’une base Data Mining
- 7.5Processus de fouille de données : définition du problème, collecte et préparation des données, construction de modèles et évaluations, déploiement des connaissances
- Data Mining Process5
- 8.1Usages du Data Mining
- 8.2Présentation des différents types de jeux de données
- 8.3Inventorier, décrire & classer les données
- 8.4La conception & l’alimentation d’une base Data Mining
- 8.5Processus de fouille de données : définition du problème, collecte et préparation des données, construction de modèles et évaluations, déploiement des connaissances
- Data Mining Process5
- 9.1Usages du Data Mining
- 9.2Présentation des différents types de jeux de données
- 9.3Inventorier, décrire & classer les données
- 9.4La conception & l’alimentation d’une base Data Mining
- 9.5Processus de fouille de données : définition du problème, collecte et préparation des données, construction de modèles et évaluations, déploiement des connaissances
- Data Mining Process5
- 10.1Usages du Data Mining
- 10.2Présentation des différents types de jeux de données
- 10.3Inventorier, décrire & classer les données
- 10.4La conception & l’alimentation d’une base Data Mining
- 10.5Processus de fouille de données : définition du problème, collecte et préparation des données, construction de modèles et évaluations, déploiement des connaissances
- Data Mining Process5
- 11.1Usages du Data Mining
- 11.2Présentation des différents types de jeux de données
- 11.3Inventorier, décrire & classer les données
- 11.4La conception & l’alimentation d’une base Data Mining
- 11.5Processus de fouille de données : définition du problème, collecte et préparation des données, construction de modèles et évaluations, déploiement des connaissances
- Data Mining Process5
- 12.1Usages du Data Mining
- 12.2Présentation des différents types de jeux de données
- 12.3Inventorier, décrire & classer les données
- 12.4La conception & l’alimentation d’une base Data Mining
- 12.5Processus de fouille de données : définition du problème, collecte et préparation des données, construction de modèles et évaluations, déploiement des connaissances
- Les outils du Data Mining6
- 13.1Les outils d’exploration de données
- 13.2Catégories d’outils
- 13.3Outils traditionnels
- 13.4Tableaux de bord
- 13.5Outils d’exploration de texte
- 13.6Autres applications et programmes
- Les outils du Data Mining6
- 14.1Les outils d’exploration de données
- 14.2Catégories d’outils
- 14.3Outils traditionnels
- 14.4Tableaux de bord
- 14.5Outils d’exploration de texte
- 14.6Autres applications et programmes
- Les outils du Data Mining6
- 15.1Les outils d’exploration de données
- 15.2Catégories d’outils
- 15.3Outils traditionnels
- 15.4Tableaux de bord
- 15.5Outils d’exploration de texte
- 15.6Autres applications et programmes
- Les outils du Data Mining6
- 16.1Les outils d’exploration de données
- 16.2Catégories d’outils
- 16.3Outils traditionnels
- 16.4Tableaux de bord
- 16.5Outils d’exploration de texte
- 16.6Autres applications et programmes
- Les outils du Data Mining6
- 17.1Les outils d’exploration de données
- 17.2Catégories d’outils
- 17.3Outils traditionnels
- 17.4Tableaux de bord
- 17.5Outils d’exploration de texte
- 17.6Autres applications et programmes
- Les outils du Data Mining6
- 18.1Les outils d’exploration de données
- 18.2Catégories d’outils
- 18.3Outils traditionnels
- 18.4Tableaux de bord
- 18.5Outils d’exploration de texte
- 18.6Autres applications et programmes
- Les techniques du Data Mining8
- 19.1Techniques d’exploration de données
- 19.2Réseaux neuronaux artificiels
- 19.3Arbres de décision et forêts
- 19.4Rule induction
- 19.5Algorithme génétiques
- 19.6Méthode du plus proche voisin
- 19.7K-means, K-Medoids & hiérarchiques
- 19.8Avantages et inconvénients
- Les techniques du Data Mining8
- 20.1Techniques d’exploration de données
- 20.2Réseaux neuronaux artificiels
- 20.3Arbres de décision et forêts
- 20.4Rule induction
- 20.5Algorithme génétiques
- 20.6Méthode du plus proche voisin
- 20.7K-means, K-Medoids & hiérarchiques
- 20.8Avantages et inconvénients
- Les techniques du Data Mining8
- 21.1Techniques d’exploration de données
- 21.2Réseaux neuronaux artificiels
- 21.3Arbres de décision et forêts
- 21.4Rule induction
- 21.5Algorithme génétiques
- 21.6Méthode du plus proche voisin
- 21.7K-means, K-Medoids & hiérarchiques
- 21.8Avantages et inconvénients
- Les techniques du Data Mining8
- 22.1Techniques d’exploration de données
- 22.2Réseaux neuronaux artificiels
- 22.3Arbres de décision et forêts
- 22.4Rule induction
- 22.5Algorithme génétiques
- 22.6Méthode du plus proche voisin
- 22.7K-means, K-Medoids & hiérarchiques
- 22.8Avantages et inconvénients
- Les techniques du Data Mining8
- 23.1Techniques d’exploration de données
- 23.2Réseaux neuronaux artificiels
- 23.3Arbres de décision et forêts
- 23.4Rule induction
- 23.5Algorithme génétiques
- 23.6Méthode du plus proche voisin
- 23.7K-means, K-Medoids & hiérarchiques
- 23.8Avantages et inconvénients
- Les techniques du Data Mining8
- 24.1Techniques d’exploration de données
- 24.2Réseaux neuronaux artificiels
- 24.3Arbres de décision et forêts
- 24.4Rule induction
- 24.5Algorithme génétiques
- 24.6Méthode du plus proche voisin
- 24.7K-means, K-Medoids & hiérarchiques
- 24.8Avantages et inconvénients
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