Digitalisation des procédés: Data Mining
Année: 2025-2026
Plan du Cours
- Répresentation, manipulation et prétraitement de données
- 1.1. Cycle de vie des données
- 1.1.1.1. Acquisition de données
- 1.1.1.2. ETL (Extraction Transformation, Loading)
- 1.1.1.3. Analyses de données
- 1.1.1.4. Visualisation de données
- 1.2. Acquisition et stockage des données
- 1.2.1. Formats de stockage de données: CSV
- 1.2.2 Types de stockage des données
- 1.2.3.1. Propriétés ACID1
- 1.2.3.2 Types de bases de données
- 1.2.3.3. NoSQL
- 1.3. Extraction et intégration des données
- 1.3.1. Techniques d'extraction des données
- 1.3.2. Interfaces d'interrogation
- 1.3.3. Crawlers pour les pages web
- 1.3.4. Interface de programmation d'applications (API)
- 1.4. Prétraitement des données
- 1.4.1. Nettoyage de données
- 1.4.1.1. Erreurs de syntaxe
- 1.4.1.2. Erreurs sémantiques
- 1.4.1.3. Erreurs de couverture
- 1.4.2.1. Traitement des erreurs syntaxiques
- 1.4.2.2. Traitement des erreurs sémantiques
- 1.4.2.3. Traitement des erreurs de couverture
- 1.4.2.4. Administrateurs et traitement des erreurs
- 1.5. Transformation des données
- 1.5.1 Langages de programmation
- 1.6. ETL
- 1.6.1. ETL (Extraction Transformation and Loading)
- 1.6.2. ETL: d'une base de données à l'autre
- 1.6.2.1. Analyse des données multidimensionnelles
- 1.6.2.2. Modèle de données en étoile
- 1.6.2.3. Cubes ou hypercube de données
- 1.6.2.4. Modèle de données en flocon
- 1.7. Analyse des données
- 1.8. Visualisation des données
- 1.8.1 Les variables visuelles
- 1.8.2. Visualisation des données: Exemples
- Données ouvertes liées
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