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Le Vivant, notre vocation

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La grande école européenne d’ingénieurs dans le domaine du vivant et de l’environnement 2010-2013 : NOUVELLE OFFRE DE FORMATION

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AgroParisTech propose une large palette de formations dans les champs du vivant, de l’agriculture, de l’alimentation et de l’environnement, formant les ...    lire la suite »

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MI_DataMining_1A

Les chercheurs d’or des temps modernes

Enseignants responsables : Antoine Cornuéjols & Christine Martin

Mots clés : Bases de données. Fouille de données. Extraction de connaissances. Méthodes d’apprentissage automatique.

Equipe pédagogique : Julien Delarue, Chantal Loyce, David Makowski, Aurore Philibert, Yves Python, Anne Saint-Eve, Daniel Sauvant


Contexte scientifique et technique :
Module permettant aux élèves de mettre en oeuvre une démarche complète d’extraction de connaissances à partir de données qui est une problématique commune à de nombreux domaines d’application. L’idée générale est d’illustrer une méthodologie partant du recueil de données, passant par des étapes de prétraitement, transformation puis extraction d’information et validation par l’expert sur des données expérimentales issues d’un domaine de compétence d’AgroParisTech.

Objectifs d’apprentissage :
Maîtrise de la méthodologie de recueil de données, de prétraitement des données, de transformation puis d’extraction d’information et validation par l’expert.

Pré-requis :
Cours d’informatique de 1A


Evaluation : L’évaluation se fait sur la base d’un rapport écrit et d’une soutenance orale devant les enseignants et les élèves.

Le rapport doit présenter de manière synthétique (une quinzaine de pages environ) (1) le contexte de l’étude, (2) la méthodologie employée (description rapide des méthodes employées et des prétraitements réalisés), (3) une analyse des résultats et des connaissances extraites et (4) des perspectives.

La soutenance comporte une partie d’exposé et une partie de questions par les enseignants.


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