Data Mining et Machine Learning

IRC

John Samuel
CPE Lyon

Year: 2023-2024
Email: john.samuel@cpe.fr

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Data Mining et Machine Learning | John Samuel
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John SAMUEL

  • Enseignant-Chercheur, Conception Logicielle et Big Data, CPE Lyon,
  • Intérêts et thèmes de recherche : Représentation de connaissances, le web sémantique, les services web, l'intégration de données, l'entrepôt de données, les systèmes distribués, système d'information géographique
  • Cours : Programmation en C, Algorithmes en C, Data Mining et Machine Learning, Intelligence Artificielle et Deep Learning, Systèmes d'exploitation et Programmation Concurrente, Langages Web
  • Thèse : Intégration des données issues de services web
Programmation en C | John Samuel
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Objectifs

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Data Mining et Machine Learning

Composition du module:

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Environnement de programmation:

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Data Mining

Cours:

Travaux pratiques et Projet

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Data Mining

Devoir surveillé (DS): 60%

Vous recevrez un courrier détaillé avant l'examen

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Data Mining

Travaux pratiques et projet

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Data Mining

Cours Dates
Cours 1 (4h) 13 février
Cours 2 (4h) 4 mars
Cours 3 (4h) 6 mars
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Data Mining

Travaux pratiques Dates
TP 1 14 février
TP 2 et Projet 5 mars
TP 3 et Projet 7 mars
TP 4 et Projet 25 mars
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Data Mining

Travaux pratiques

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Data Mining

Soumission: Travaux pratiques et Projet

TP Points
TP 1 ❌
TP 2 ❌
TP 3 ❌
Projet ✅ (20 points)
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Data Mining

Travaux pratiques

Chaque TP comporte plusieurs exercices. Chaque exercice est accompagné d'une indication de niveau de difficulté :

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Data Mining

Liste de contrôle

Avant de déposer votre projet, vérifiez si vous respectez la liste de contrôle suivante:

  • ✅ Les noms complets (prénom et noms) de la binôme sont correctement inclus dans le fichier CONTRIBUTORS.md.
  • ✅ Le fichier README.md est rempli de manière exhaustive et conforme aux instructions fournies.
  • ✅ Vous avez respecté les noms de fichiers tels que spécifiés dans chaque exercice des travaux pratiques.
  • ✅ Votre code est accompagné de commentaires appropriés pour expliquer la logique et la fonctionnalité.
  • ✅ Votre code peut être exécuté sans générer d'erreurs, et dans la mesure du possible, sans générer d'avertissements.
  • ✅ Le rapport en format PDF (5 pages maximum, Arial 11pt)
  • ⚠ Pas de fichiers Python (*.py)
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    Data Mining

    Modèle de code

    Vous pouvez consulter https://github.com/johnsamuelwrites/DataMining en ligne
    ou le cloner sur votre machine à l'aide du terminal en utilisant les commandes suivantes. 

               $ git clone https://github.com/johnsamuelwrites/MachineLearning
    
           $ cd MachineLearning ; ls

    Et pour les dernières modifications:

               $ git pull
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    Data Mining

    Travaux pratiques: Notebooks Jupyter

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    Data Mining: Notebooks Jupyter

    Travaux pratiques: Notebooks Jupyter

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    Data Mining: Notebooks Jupyter

    Travaux pratiques: notebook Jupyter

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    Data Mining: Notebooks Jupyter

    Travaux pratiques: Visualisation et notebook Jupyter

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    Data Mining: Notebooks Jupyter

    Travaux pratiques: Visualisation et notebook Jupyter

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    Data Mining

    Travaux pratiques: Wikidata (Open Data)

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    Références

    Sites web

    Couleurs

    Images

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