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Formations >> Mathématiques de l'ingénieur >> Cursus Paris
Ecole Principale :
Télécom ParisTechTélécom

Ecoles Partenaires :
> Télécom

Langue du programme : Français

Crédits ECTS : 21

Durée : 210 Heures

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Parcours et filières
Apprentissage, fouille de données et applications
Objectifs : Les systèmes automatiques de classification, de prédiction et de fouille de données (data mining) sont utilises dans de nombreuses applications utilisant des bases de données de grandes dimensions.
Ces applications nées des nouvelles technologies de l'information, sont notamment le marketing, la finance, la gestion de la relation client pour les données structurées, et pour les données semi-structurées, l'extraction de connaissances dans les images, sons, textes et vidéos.

Les méthodes qui manipulent et traitent ces données sont liées à l'apprentissage statistique et aux entrepots de données.
L'apprentissage statistique permet d'apprendre un processus de décision ou de prédiction (fonction, modèle,...) à partir des données observées. Ce domaine se situe au carrefour des mathématiques et de l'informatique.
Dans le cadre industriel, les données sont stockées dans des bases de type entrepot de données (data warehouses) qui permettent leur organisation et leur visualisation, ainsi que leur exploitation par les méthodes de fouille de données.

Contenu : Les unités de spécialité MDI343 Apprentissage statistique et fouille de données, INFMDI341 Machine Learning avancé, INF344 Données du Web demandent les prérequis suivants :
MDI343 : 2 cours parmi (INF229 Visualisation d'information, MDI224 Méthodes d'optimisation continue et applications, MDI220 Statistiques, MDI22 Statistiques mathématiques)
INFMDI341 : INF225 Bases de données et MDI224 Méthodes d'optimisation continue et applications
INF344 : INF225 Bases de données et INF228 Développement Web

Dernière mise à jour : Wednesday 20 May 2009

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