Entreposage et fouille de données
STA211


Public et conditions d'accès :

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.

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

 

Bibliographie :
  • M.BARDOS: Analyse discriminante (Dunod, 2001)
  • G.SAPORTA: Probabilités, analyse des données et statistique (Technip, 2006)
  • S.TUFFERY: Data mining et statistique décisionnelle (Technip, 2005)
  • S.TUFFERY: Etude de cas en statistique décisionnelle (Technip, 2009)
  • T.HASTIE, J.FRIEDMAN, F.TIBSHIRANI: Elements of Statistical Learning (Springer, 2009)
  • G.GOVAERT (ed): Analyse des données (Hermes,2003)
  • L. LEBART, A. MORINEAU, M. PIRON: Statistique exploratoire multidimensionnelle (1995)
  • J.P.NAKACHE, J.CONFAIS: Statistique explicative appliquée (Technip, 2003)
  • James, Witten, Hastie, & Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning (2013) Téléchargeable ici:http://web.stanford.edu/~hastie/local.ftp/Springer/ISLR_print1.pdf

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants :

  • MR11604A : Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Traitement de l'information et exploitation des données
  • MR10702A : Master Droit, économie et gestion mention Finance parcours Finance de marché et gestion des capitaux
  • CYC9102A : Diplôme d'ingénieur Spécialité informatique parcours Informatique modélisation optimisation
  • MR12303A : Master Sciences, technologies, santé, mention mathématiques appliquées, statistique parcours Science des données
  • CS8800A : Certificat de spécialisation Bio-informatique avancée
  • CS5900A : Certificat de spécialisation Analyste de données massives

Prochaines sessions de formation

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Centre de formation Semestre
2023/2024
Jours de
formation
Modalité Crédits    
Paris Semestre 2 9 crédits (1)

Date de début des cours (*) :

  • 05/02/2024

* Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations.
  Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre.

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Selon votre statut, il existe différents dispositifs de financement qui peuvent financer jusqu'à 100 % de votre formation. Nos chargés de formation en centre vous accompagneront pour constituer votre dossier.

Date de début de cours :
  • Île-de-France :
    • 1er semestre et annuel : 02/10/2023
    • 2e semestre : 19/02/2024
  • Paris :
    • 1er semestre et annuel : 18/09/2023
    • 2e semestre : 05/02/2024

Les dates fournies sont d'ordre général à toutes les formations. Les cours pour cette formation peuvent potentiellement commencer un peu plus tard dans le semestre.

Annuel :

Il s'étend de fin septembre / début octobre à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Semestre 1 :

Il s'étend de fin septembre / début octobre à fin janvier / début février (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Semestre 2 :

Il s'étend de fin février / début mars à début juillet (dates indicatives, renseignez-vous auprès de votre centre).

Cours du soir :

Les cours commencent le plus souvent à 18h30 dans les centres.

  Cours en journée :

Se renseigner auprès du centre pour connaître les horaires.

Cours en ligne :

les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d’e-learning animées et tutorées par un enseignant. Des séances de regroupement en visio sont proposées.

  Classe virtuelle :

L'enseignant à distance intervient en direct et en visioconférence sur la plateforme d'e-learning. Il complète son intervention par des activités interactives (exercices échanges…)

  Cours en ligne hybride :

Cette modalité associe des cours en ligne tutorées et des regroupements en présentiel obligatoires.

  Cours hybrides :

Cette modalité mixe des cours en présentiel (en cours du soir ou en journée) et des cours en ligne.

  Cours en ligne organisés par un autre
centre CNAM Régional :

Les cours sont diffusés sous forme de séances numériques via une plateforme d'e-learning animées et tutorées par un enseignant.

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