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Modérateur : decibel
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?
je vois que vous avez crée un blog et que vous avez nommé ce blog (projet 2eme semestre), le titre generique est la carte son malheureusement je vois qu'il y a que deux images .... eh bein si c'est ce que vous allez me presenter pour la soutenance, eh bien la note sera .....
- perledusahel
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- Localisation : En plein océan ;)
Bonjour Decibel,
Bonjour Decibel,
J'aimerais bien vous demander quelques renseignements sur des cours concernant les "Dataware Houses" très utiles dans le domaine du génie informatique et notamment celui des télécommunications...Si vous en connaissez quelque chose, faites moi le plaisir de m'informer svp, car j'ai constaté depuis quelques temps que les demandes estudiantines sont les bienvenues pour vous.. Merci d'avance
J'aimerais bien vous demander quelques renseignements sur des cours concernant les "Dataware Houses" très utiles dans le domaine du génie informatique et notamment celui des télécommunications...Si vous en connaissez quelque chose, faites moi le plaisir de m'informer svp, car j'ai constaté depuis quelques temps que les demandes estudiantines sont les bienvenues pour vous.. Merci d'avance
*****Never take for granted every person close to your heart because you might wake up one day and realize that you have lost a diamond because you were too busy collecting stones... *****
Dataware house et Datamining
http://www-adele.imag.fr/users/Didier.Donsez/cours/#dw
Datamining : Exploration Statistique
Description statistique élémentaire, analyse en composante principale, analyse en factorielle discriminante, analyse en factorielle des correspondances, analyse des correspondances multiples, positionnement multidimentionnel, classification, analyse canonique.
http://www.polymorphe.org/clickc2.php?id=264
Dataware house et Datamining
Construction d'un entrepot de données (Alimentation avec les ETL, modélisation). Fouille dans ces données (reporting, dashboard, datamining).
http://www.polymorphe.org/clickc2.php?id=86
Datawarehousing et datamining : la Bible
La construction du datawarehouse, sa conception, l'alimnetation (ETL), l'administration...Le datamining : la methodologie et les outils : OLAP, analyse multidimentionnelle. Les techniques d'extraction des connaissances : reseaux neuronaux, algos genetiques... La recherche de connaissances. Un cours vraiment tres complet.
http://www.polymorphe.org/clickc2.php?id=87
Datamining et statistique décisionnelle,
Cette formation est consacrée aux techniques de statistique décisionnelle, data mining et scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Les sujets abordés sont : statistique décisionnelle, data mining, datamining, kdd, crm, grc, eda, analyse des données, classification, clustering, segmentation, arbres de décision, détection des associations, régression linéaire, analyse discriminante, régression logistique, GLM, GLZ, classement, scoring, analyse de survie, réseaux de neurones, support vector machines, algorithmes génétiques, text mining, web mining, dataminer, logiciels, courbe ROC, éthique et datamining.
http://www.polymorphe.org/clickc2.php?id=271
Datamining : Modélisation statistique et apprentissage
apprentissage supervisé vs non-supervisé; Modélisation vs apprentissage; Discrimination vs regression; choix de mméthode, de modèle. Régression linéaire, logistique, qualité de prédiction, analyse discriminante, arbres binaires, méthodes connexionnistes, agrégation de modèles, support Vector Machines (SVM), bootstrap.
http://www.polymorphe.org/clickc2.php?id=265
DATA WAREHOUSE ET DATA MINING
http://nakache.9online.fr/valeurc/valeurc.pdf
memoire de Didier NAKACHE
http://nakache.9online.fr/memoire/memoire.html
Datamining : Exploration Statistique
Description statistique élémentaire, analyse en composante principale, analyse en factorielle discriminante, analyse en factorielle des correspondances, analyse des correspondances multiples, positionnement multidimentionnel, classification, analyse canonique.
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Dataware house et Datamining
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Datamining : Modélisation statistique et apprentissage
apprentissage supervisé vs non-supervisé; Modélisation vs apprentissage; Discrimination vs regression; choix de mméthode, de modèle. Régression linéaire, logistique, qualité de prédiction, analyse discriminante, arbres binaires, méthodes connexionnistes, agrégation de modèles, support Vector Machines (SVM), bootstrap.
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DATA WAREHOUSE ET DATA MINING
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- perledusahel
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Re: Dataware house et Datamining
Merci Decibel, c'est très utile et ça tombe à pic ...decibel a écrit :http://www-adele.imag.fr/users/Didier.Donsez/cours/#dw
Datamining : Exploration Statistique
Description statistique élémentaire, analyse en composante principale, analyse en factorielle discriminante, analyse en factorielle des correspondances, analyse des correspondances multiples, positionnement multidimentionnel, classification, analyse canonique.
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Construction d'un entrepot de données (Alimentation avec les ETL, modélisation). Fouille dans ces données (reporting, dashboard, datamining).
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La construction du datawarehouse, sa conception, l'alimnetation (ETL), l'administration...Le datamining : la methodologie et les outils : OLAP, analyse multidimentionnelle. Les techniques d'extraction des connaissances : reseaux neuronaux, algos genetiques... La recherche de connaissances. Un cours vraiment tres complet.
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Datamining et statistique décisionnelle,
Cette formation est consacrée aux techniques de statistique décisionnelle, data mining et scoring, et à leur mise en oeuvre en entreprise. Les sujets abordés sont : statistique décisionnelle, data mining, datamining, kdd, crm, grc, eda, analyse des données, classification, clustering, segmentation, arbres de décision, détection des associations, régression linéaire, analyse discriminante, régression logistique, GLM, GLZ, classement, scoring, analyse de survie, réseaux de neurones, support vector machines, algorithmes génétiques, text mining, web mining, dataminer, logiciels, courbe ROC, éthique et datamining.
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Datamining : Modélisation statistique et apprentissage
apprentissage supervisé vs non-supervisé; Modélisation vs apprentissage; Discrimination vs regression; choix de mméthode, de modèle. Régression linéaire, logistique, qualité de prédiction, analyse discriminante, arbres binaires, méthodes connexionnistes, agrégation de modèles, support Vector Machines (SVM), bootstrap.
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DATA WAREHOUSE ET DATA MINING
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memoire de Didier NAKACHE
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Je vous remercie énormément pour votre aide..
Tous mes respects ,
WAFA
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