Introduction à la Science des Données

Description du cours

L’unité d’enseignement (UE) « Introduction à la science des données » présente les notions fondamentales de la science des données dont l’objectif est d’extraire des connaissances à partir de collections de données volumineuses, structurées ou non, statiques ou dynamiques. Ces connaissances peuvent être représentées sous diverses formes (modèles de décision, régularités ou associations dans les données, graphes de connaissances. . .). Il s’agit d’une approche pluridisciplinaire qui implique la collecte, l’organisation et l’analyse des données pour permettre aux organisations de comprendre les tendances, les modèles et les comportements cachés dans les données. L’UE développe les points suivants :

• introduction à la science des données en tant qu’approche pluridisciplinaire ;
• principes fondamentaux de l’apprentissage automatique et de la fouille de données
• apprentissage de règles (arbres de décision) et fouille de motifs ensemblistes (règles d’association)
• processus de découverte de connaissances : pré-traitement des données (valeurs manquantes, valeurs aberrantes, recodage, construction d’agrégats), méthodologie CRISP-DM,
• cas d’étude : pré-traitement des données, contexte d’utilisation de fonctions de scikit-learn
• méthodes ensemblistes : bagging, boosting

Les travaux pratiques s’appuient sur l’utilisation de la bibliothèque scikit-learn.