UE1 - Datamining et Classification

Principaux concepts du datamining ; analyse des données (ex : ACM, AFM, MDS) ; classification supervisée (k-plus proches voisins, analyse discriminante, arbres de décision, SVM, etc.) ; courbes ROC et AUC ; classification non-supervisée (k-means, classifications hiérarchiques, DBSCAN, etc.) ; mise en pratique sous R et/ou Python. 

Remarque : note plancher de 8/20, sauf appréciation contraire du jury.

Notions et contenus :

Théorie de la mesure et intégration (licence mathématiques L3) ; calcul des probabilités (licence mathématiques L3) ; algèbre linéaire en dimension finie (licence mathématiques L3) ; modules de statistiques et d’analyse numérique matricielle du premier semestre ; langages R et Python. 

Compétences et capacités :

Maîtriser les compétences enseignées dans le module de statistiques du semestre 1 : statistique descriptive, modélisation, analyse des données ; maîtriser les bases de l’algèbre linéaire et du calcul matriciel, notamment : changement de base, recherche des valeurs propres, des valeurs singulières, la projection orthogonale de Rn ; avoir une connaissance minimale des langages R et Python. 

Section Moodle du M1 DS. 

― Mettre en pratique l’analyse des données vue en statistiques au premier semestre (ACP, AFC) ainsi que les méthodes vues dans le module (ex : ACM, AFM, MDS) : interprétation et démonstration par l’exemple. Être capable d’interpréter graphiquement les sorties fournies par les logiciels de statistique pour en déduire des conclusions pertinentes en analyse des données. 

― Comprendre le principe de la classification supervisée par l’intermédiaire des méthodes usuelles (k-plus proches voisins, analyse discriminante, arbres de décision, SVM, etc.). Mettre en œuvre ces méthodes sur des exemples concrets. 

― Connaître le principe des algorithmes simples de classification non supervisée (k-means, classifications hiérarchiques, DBSCAN, etc.). Comprendre par l’exemple la structure d’un modèle de mélange et son estimation par un algorithme EM. Mettre en œuvre ces méthodes sur des exemples concrets. 

― Savoir utiliser R ou Python pour largement exploiter les méthodes étudiées dans le module, en particulier les méthodes de classification et de réduction de dimension. 

― T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman, The element of Statistical Learning. Data mining, inference, and prediction. Second edition. Springer Series in Statistics. Springer, New York, 2009. 

― R. Garreta, G. Moncecchi, Learning scikit-learn : machine learning in python. Packt Publishing, 2013. 

― Cornillon P.A., Guyader A., Husson F., Jégou N., Josse J., Kloareg M., Matzner-Løber E., Rouvière L., Statistiques avec R. PU Rennes, 3e édition revue et augmentée, 2012.