Informatique

Science des données (datascience) – Niveau 3

Préalables

Cours Science des données (datascience) – intermédiaire, connaissances de base en programmation et en mathématiques ainsi que des langages Python et R.

Objectif général

Ce cours a pour objectif l’acquisition de connaissances avancées en sciences des données et plus spécifiquement les algorithmes de Machine Learning non supervisés (« Clustering »). À la fin de ce cours, les étudiants seront capables de mettre en place une solution de « Clustering » selon un besoin exprimé, en langage Python ou R, en réalisant un projet intégrateur.

Objectifs spécifiques

• Décrire et exécuter des algorithmes de Machine Learning non supervisé et de processus de « texte mining »
• Appliquer une technique de « Clustering » 
• Appliquer une technique d’extraction de connaissances

Contenu

• Contexte et application des approches de « Clustering »
• Algorithmes de « Clustering »
• Évaluation et mesures
• Implémentation, évaluation et qualité
• Projet intégrateur en approche non supervisé