Plan du cours

Introduction

  • L'exploration de données comme étape d'analyse du processus KDD ("Knowledge Discovery in Databases")
  • Sous-domaine de l'informatique
  • Découverte de modèles dans de grands ensembles de données

Sources de méthodes

  • Intelligence artificielle
  • Apprentissage automatique
  • Statistics
  • Database systèmes

De quoi s’agit-il ?

  • Database et aspects de gestion des données
  • Prétraitement des données
  • Considérations sur le modèle et l’inférence
  • Mesures d'intérêt
  • Considérations de complexité
  • Post-traitement des structures découvertes
  • Visualisation
  • Mise à jour en ligne

Tâches principales de l'exploration de données

  • Analyse automatique ou semi-automatique de grandes quantités de données
  • Extraire des modèles intéressants jusqu’alors inconnus
    • groupes d'enregistrements de données (analyse de cluster)
    • enregistrements inhabituels (détection d'anomalies)
    • dépendances (exploration de règles d'association)

Exploration de données

  • Détection d'anomalies (détection de valeurs aberrantes/changements/déviations)
  • Apprentissage des règles d'association (modélisation des dépendances)
  • Regroupement
  • Classification
  • Régression
  • Récapitulation

Utilisation et applications

  • Danger capable
  • Analyse comportementale
  • Business analyses
  • Processus standard intersectoriel pour Data Mining
  • Analyse client
  • Exploration de données en agriculture
  • Exploration de données en météorologie
  • Exploration de données éducatives
  • Regroupement génétique humain
  • Attaque d'inférence
  • Java Data Mining
  • Intelligence open source
  • Analyse de chemin (informatique)
  • Reactintelligence économique efficace

Dragage de données, pêche aux données, surveillance des données

Pré requis

Connaissance moyenne des structures de données relationnelles, SQL

 21 Heures

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