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Entreposage et fouille de données STA211 |
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|---|---|---|
| MODALITÉS DE DÉPLOIEMENT | Période | Crédits ECTS |
| Formation ouverte et à distance (FOAD) | Second semestre | 9 |
| Année universitaire | Certificateur | Durée indicative |
| 2025 - 2026 | Conservatoire National des Arts et Métiers | Information Indisponible |
Condition d'accès / publics visés:
être admis en M2 du master STIC, mention statistique ou être agréé.
La demande d'agrément est à faire uniquement pour les auditeurs qui souhaitent suivre STA211 en présentiel au semestre 1. Pour obtenir l'agrément, les auditeurs adresseront, à partir du 25 Août, par courrier électronique à l'enseignant responsable : ndeye.niang_keita@cnam.fr, un CV détaillé et une lettre de motivation indiquant les raisons de la demande et le projet pédagogique dans lequel elle s'inscrit . Une réponse sera donnée dans un délai d'une dizaine de jours.
Niveau requis : NFA008 (bases de données) et STA101 (analyse des données, méthodes descriptives). Ces prérequis sont indispensables pour obtenir l'agrément. Vérifier avant d'envoyer une demande d'agrément.
Objectifs pédagogiques:
Compétences visées :
Contenu de la formation:
Modèles prévisionnels et systèmes de gestion de l'entreprise
- structures spécifiques des bases de données de Data warehouse (star schema)
- OLAP
Méthodologies générales
- Méthodologies de Data Mining
Pré-traitement des données
- Analyses de la qualité des données,
- Techniques d'appréhension des valeurs manquantes ou aberrantes
- Techniques de construction de bases de travail (agrégations, etc. . . )
Données et techniques de fouille
Méthodes non supervisées :
- Cartes de Kohonen, Règles d'association
Méthodes supervisées :
- Rappels de théorie de l'apprentissage
- Arbres de décision, forêts aléatoires, Réseaux de neurones, deep learning
- Méta-algorithmes :
- boosting, bagging
Fouille dans de nouveaux types de données et méthodes associées :
- Données textuelles - Données multivues - Images et Multimedia
Outils :
- Environnements freeware : R, Python
- Outils spécifiques : SAS-EM, SPAD
- Data Mining et bases de données : OLAP Business Object
Modalités de validation et d’évaluation:
Projet(s): Projet(s) à réaliser amenant la livraison d'un livrable
Mémoire: Ecrit portant sur un sujet validé par l'enseignant
Examen final: Examen final portant sur l'ensemble des connaissances et des savoirs de l'enseignement
Accompagnement et suivi:
Cette UE est constitutive des diplômes suivants:
Cette UE est constitutive des diplômes suivants :
- CS5900A - Certificat de spécialisation Analyste de données massives
- CS8800A - Libellé non disponible
- MR10702A - Master Droit, économie et gestion mention Finance parcours Finance de marché et gestion d'actifs
- MR11604A - Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
- MR12303A - Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique parcours Science des données
ECTS: 9
| Volume Horaire indicatif | Financement individuel hors tiers financeur et CPF | Tarif de référence (Employeur) |
|---|---|---|
| Information Indisponible | 750.00 | 1300.00 |
Indexation officielle FORMACODES:
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INFOS PRATIQUES
Information Indisponible
ModalitéFormation ouverte et à distance (FOAD)
PériodeSecond semestre
Date de début des coursInformation Indisponible
Date de fin des coursInformation Indisponible
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Actuellement, l’offre régionale est uniquement disponible, l’offre nationale est en cours de préparation.
La certification qualité a été délivrée au titre des catégories d’actions suivantes:
ACTIONS DE FORMATION
ACTIONS DE FORMATION PAR APPRENTISSAGE
ACTIONS PERMETTANT DE VALIDER DES ACQUIS DE L’EXPERIENCE
