Contenu de la formation
1. Introduction : applications, typologie des données, typologie des problèmes
2. Approches : réduction de la complexité, distribution
3. Passage à l'échelle de quelques problèmes fréquents
a. Recherche par similarité, systèmes de recommandation
b. Classification automatique
c. Fouille de données textuelles
d. Fouille de flux de données
e. Apprentissage supervisé à large échelle
f. Fouille et visualisation de graphes et réseaux sociaux
4. Visualisation d'information : historique, applications, outils
5. Aspects éthiques dans la fouille de données
Le cours est complété par des travaux pratiques (TP) permettant de mettre en pratique des techniques présentées. Pour la partie fouille de données, les TP seront réalisés à l'aide de Apache Spark. Pour le travail sur le projet les auditeurs peuvent utiliser le JupyterHub du Cnam.
Les supports de cours et de TP, ainsi que d'autres explications concernant le déroulement de l'UE sont accessibles à partir de http://cedric.cnam.fr/vertigo/Cours/RCP216/
Description des modalités de validation
Note finale = ((note de projet + note d'examen) / 2).