v2.11.0 (5679)

Enseignement scientifique & technique - CSC_4SD01_TP : Exploration de données /Data Mining

Domaine > Informatique.

Descriptif

Le cours présentera des algorithmes pour l'analyse et l'exploration 
de données tout en se concentrant sur problèmes algorithmiques et
mises à jour dans des données qui evoluent au fil du temps. Il se
concentrera sur les aspects pratiques et théoriques de l'exploration
de données. Pendant le cours, les étudiants se familiariseront avec
les algorithmes les plus performants pour le clustering, le classement,
les systèmes de recommandation et les arbres de décision.
Les étudiants travailleront sur un projet où ils mettront en œuvre
de façon efficace des algorithmes susmentionnés et effectueront
des tâches d'analyse de données.

https://sites.google.com/site/maurosozio/teaching/data-mining18

24 heures en présentiel (16 blocs ou créneaux)
réparties en:
  • Travaux Pratiques : 12
  • Leçon : 12

38.5 heures de travail personnel estimé pour l’étudiant.

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 2.5

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Pour les étudiants du diplôme Master M2 - Interaction, Graphic & Design

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

Pour les étudiants du diplôme Master M2 - Data & Artificial Intelligence

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

La note obtenue est classante.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Pour les étudiants du diplôme Master M1 - Interaction, Graphic & Design

Pour les étudiants du diplôme Master M1 - Data and Artificial Intelligence

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