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Description

  • Typologie

    Formation

Missions, moyens et organisation
Le Cnam est placé sous la présidence de Jean-Paul Herteman, P-DG du groupe Safran, et dirigé par Olivier Faron.
Il remplit trois missions principales:
la formation professionnelle supérieure tout au long de la vie,
la recherche technologique et l'innovation,
la diffusion de la culture scientifique et technique.
Le Cnam offre des formations développées en étroite collaboration avec les entreprises et les organisations professionnelles afin de répondre au mieux à leurs besoins et à ceux de leurs salariés. Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants : Entrée
CYC47p-1 Ingénieur diplômé de l'école d'ingénieurs du Cnam Spécialité informatique, parcours Informatique modélisation optimisation (IMO)
Centres d'enseignement Entrée
CS59p-1 Certificat de spécialisation Analyste de données massives
Centres d'enseignement Entrée
MR085p-1 Master Sciences, technologies, santé mention statistique et mathématiques appliquées spécialité statistique (voie professionnelle)
Centres d'enseignement Public et conditions d'accès être admis en M2 du master STIC, mention statistique ou être agréé : pour obtenir l'agrément, les auditeurs adresseront 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 .
Niveau requis : NFA. 008 (bases de données) et STA. 101 (analyse des données, méthodes descriptives).

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Les Avis

Les matières

  • Statistique
  • Analyse de résultats
  • Data mining
  • Analyse de données
  • Techniques du son
  • Techniques de formation
  • Entreposage

Le programme

Contenu Modèles prévisionnels et systèmes de gestion de l'entreprise
structures spécifiques des bases de données de Data warehouse (star schema)
OLAP
Méthodologies générales
Normes de Data Mining : PMML (Prediction Modelling Markup Language)
Méthodologies de Data Mining : SEMMA (SAS), CRISP-DM
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,
Réseaux de neurones
Méta-algorithmes :
boosting, bagging
Fouille dans de nouveaux types de données et méthodes associées :
Données textuelles
Images et Multimedia
Données symboliques
Réseaux sociaux
Outils :
Environnements freeware : Weka, Tanagra
Outils spécifiques : SAS-EM, SAP-Analytics, SPAD
Data Mining et bases de données : OLAP Business Object
    Modalités de l'évaluation Mémoire
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)

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