Data Mining et Machine Learning

IRC

John Samuel
CPE Lyon

Année: 2026-2027
Courriel: john.samuel@cpe.fr

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John SAMUEL

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
  • HDR : Des regards sémantiques pour des villes intelligentes, durables et inclusives
Programmation en C | John Samuel
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Data Mining et Machine Learning

Objectifs

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Composition du module:

12h
Cours
16h
Travaux pratiques et projet
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Environnement de programmation:
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Data Mining

Cours:
  • Interactifs
  • Les questions: chaque 20-30 mins
  • Devoir surveillé: 60%
Travaux pratiques et Projet
  • Projet: 40%
  • 3 travaux pratiques et projet
  • Programmation en binôme
  • Soumission en ligne
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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) 25 mars
Cours 2 (4h) 31 mars
Cours 3 (4h) 01 avril
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Data Mining

Travaux pratiques Dates
TP 1 26 mars
TP 2 et Projet 02 avril
TP 3 et Projet 20 avril
TP 4 et Projet 23 avril
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Travaux pratiques

Jupyter
Open Data
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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:

★
Facile
★★
Difficulté moyenne
★★★
Difficile
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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

Jupyter Notebook
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Data Mining: Notebooks Jupyter

Travaux pratiques: Notebooks Jupyter

Jupyter Program
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Data Mining: Notebooks Jupyter

Travaux pratiques: notebook Jupyter

Jupyter Scikit
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Data Mining: Notebooks Jupyter

Travaux pratiques: Visualisation et notebook Jupyter

Histogram
Pie Chart
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Data Mining: Notebooks Jupyter

Travaux pratiques: Visualisation et notebook Jupyter

Subplots
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Travaux pratiques: Wikidata (Open Data)

Wikidata Query
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Références

Sites web

Couleurs

Images

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