Il s'agit d'un cours d'initiation en data mining prédictif et statistique décisionnelle. Il vient compléter les cours de data mining descriptif en L3 Économie (Initiation) et Master 1 Économie Appliquée (Perfectionnement).
L’objectif est de familiariser les
étudiants aux enjeux et aux principales techniques de modélisation utilisées en
datamining. Il a pour but de décrire les différentes démarches d’un processus
de traitement de données ainsi que de présenter les principes de base de
l’apprentissage automatique (Machine Learning) essentiellement dans le cas de l’apprentissage
supervisé.
Chaque méthode fait l’objet d’une présentation
ainsi que d’une application sur les logiciels statistiques R et/ou SAS.
A l'issue du cours, l'étudiant maitrisera les fondements théoriques des méthodes de datamining explicatif et saura appliquer ces méthodes sur de vraies données à l'aide des logiciels R et/ou SAS. Plus largement, l'étudiant aura acquis un savoir-faire dans le classement et la prédiction à l'aide de méthodes de datamining et de statistique décisionnelle.
- Enseignant: Daouda Diakite
- Enseignant: Jean Diatta