L'objectif du cours est d'initier les étudiants aux concepts et questionnements propres aux données séquentielles catégorielles, leur représentation et leur analyse. Les applications sont diverses, entre autre l’analyse du comportement en internet, marketing, banques, …etc, l’analyse des données biologiques (ADN, protéine,…), l’analyse des données météorologiques, …etc. Les méthodes d’analyse sont aussi diverse tel que les algorithmes d’extraction des motifs séquentiels fréquents, la recherche des sous séquences discriminantes.
- Teacher: Abdelhamid Djeffal
Ce cours représente un approfondissement des concepts appris dans la matière IFD (introduction à la fouille de données) vu dans le M1. Il vise à permettre aux étudiants de maitriser les techniques d’extraction des différents types de connaissances telles que les motifs fréquents, les modèles de prédiction et de description à travers l’utilisation du logiciel Weka utilisé en M1 au niveau des TPs. L’accent doit être mis sur l’utilisation de ces techniques pour l’analyse des grandes quantités de données c-à-d leur optimisation en réalisation des TP de programmation.
- Teacher: Abdelhamid Djeffal
Ce cours vise à développer chez les étudiants les
compétences d’affronter les problèmes de décision du monde réel caractérisés
par la multitude des objectif de l’incertitude. Il est consacré d’une part aux
aspects fondamentaux d'optimisation des problèmes multiobjectif et d’autre part
aux aspects de l’incertitude qui qualifie les phénomènes réels.
- Teacher: Leila Djerou