(IT 533)
| Nom du Cours | Semestre du Cours | Cours Théoriques | Travaux Dirigés (TD) | Travaux Pratiques (TP) | Crédit du Cours | ECTS | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IT 533 | 2 | 4 | 0 | 0 | 3 | 8 |
| Cours Pré-Requis | |
| Conditions d'Admission au Cours |
| Langue du Cours | Anglais |
| Type de Cours | Obligatoire |
| Niveau du Cours | Master |
| Enseignant(s) du Cours | Günce Keziban ORMAN korman@gsu.edu.tr (Email) |
| Assistant(e)s du Cours | |
| Objectif du Cours | Ce cours vise à initier les étudiants au processus de fouille de données. Cela inclut la description de la préparation et du prétraitement des données, des différents algorithmes de fouille de données ainsi que des outils disponibles pour évaluer leurs résultats. Le cours se concentre sur les approches standard concernant l’extraction de règles d’association, la classification supervisée et la classification non supervisée (clustering). Des connaissances statistiques de base sont nécessaires pour comprendre les algorithmes de fouille ainsi que les outils d’évaluation de la qualité. |
| Contenus |
S1 : Introduction, vue d’ensemble S2 : Statistiques descriptives S3 : Prétraitement des données S4 : Statistiques inférentielles et leurs outils de prétraitement S5 : Application de code 1 S6 : Régression S7 : Classification 1 S8 : Classification 2 S9 : Clustering 1, 2 S10 : Application de code 2 S11 : Présentations de projets |
| Acquis d'Apprentissage du Cours |
Préparation des données Connaissances théoriques et pratiques des algorithmes standards de fouille de données Outils standards d’évaluation |
| Méthodes d'Enseignement |
Cours théorique et pratique Devoirs |
| Ressources |
• Data Mining - Practical Machine Learning Tools, 2nd edition, Ian H. Witten & Eibe Frank, Morgan Kaufmann, 2005. • Neural Networks - A Comprehensive Foundation, 2nd edition, Simon Haykin, Pearson/Prentice Hall,1999. • Data Mining: Concepts and Techniques, Jiawei Han & Micheline Kamber, Morgan Kaufmann, 2000. • Applied Statistics and Probabilities for Engineers, 4th edition, D.C. Montgomery & G.C. Runger, John Willey & sons, 2006. • The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd edition, T. Hastie, R. Tibshirani & J. Friedman, Springer, 2009. |
Intitulés des Sujets Théoriques
| Semaine | Intitulés des Sujets |
|---|---|
| 1 | Introduction, vue d’ensemble |
| 2 | Statistiques descriptives |
| 3 | Prétraitement des données |
| 4 | Statistiques inférentielles et leurs outils de prétraitement |
| 5 | Application de code 1 |
| 6 | Régression |
| 7 | Classification 1 |
| 8 | Classification 2 |
| 9 | Clustering 1, 2 |
| 10 | Application de code 2 |
| 11 | Présentations de projets |
Intitulés des Sujets Pratiques
| Semaine | Intitulés des Sujets |
|---|
Contribution à la Note Finale
| Numéro | Frais de Scolarité | |
|---|---|---|
| Contribution du contrôle continu à la note finale | 1 | 50 |
| Contribution de l'examen final à la note finale | 1 | 50 |
| Toplam | 2 | 100 |
Contrôle Continu
| Numéro | Frais de Scolarité | |
|---|---|---|
| Devoir | 0 | 0 |
| Présentation | 0 | 0 |
| Examen partiel (temps de préparation inclu) | 1 | 50 |
| Projet | 0 | 0 |
| Travail de laboratoire | 0 | 0 |
| Autres travaux pratiques | 0 | 0 |
| Quiz | 0 | 0 |
| Devoir/projet de session | 0 | 0 |
| Portefeuille | 0 | 0 |
| Rapport | 0 | 0 |
| Journal d'apprentissage | 0 | 0 |
| Mémoire/projet de fin d'études | 0 | 0 |
| Séminaire | 0 | 0 |
| Autre | 0 | 0 |
| Make-up | 0 | 0 |
| Toplam | 1 | 50 |
| No | Objectifs Pédagogiques du Programme | Contribiton | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | X | |||||
| 2 | X | |||||
| 3 | X | |||||
| 4 | X | |||||
| 5 | X | |||||
| 6 | X | |||||
| 7 | X | |||||
| 8 | X | |||||
| 9 | X | |||||
| 10 | ||||||
| 11 | X | |||||
| Activités | Nombre | Durée | Charge totale de Travail |
|---|---|---|---|
| Durée du cours | 9 | 4 | 36 |
| Préparation pour le cours | 9 | 10 | 90 |
| Devoir | 2 | 5 | 10 |
| Présentation | 1 | 10 | 10 |
| Examen partiel (temps de préparation inclu) | 0 | 0 | 0 |
| Projet | 1 | 20 | 20 |
| Laboratoire | 0 | 0 | 0 |
| Autres travaux pratiques | 0 | 0 | 0 |
| Examen final (temps de préparation inclu) | 1 | 15 | 15 |
| Quiz | 0 | 0 | 0 |
| Devoir/projet de session | 0 | 0 | 0 |
| Portefeuille | 0 | 0 | 0 |
| Rapport | 1 | 10 | 10 |
| Journal d'apprentissage | 0 | 0 | 0 |
| Mémoire/projet de fin d'études | 0 | 0 | 0 |
| Séminaire | 0 | 0 | 0 |
| Autre | 0 | 0 | 0 |
| baclé | 0 | 0 | 0 |
| Yil | 0 | 0 | 0 |
| Yil | 0 | 0 | 0 |
| Yil | 0 | 0 | 0 |
| Charge totale de Travail | 191 | ||
| Charge totale de Travail / 25 | 7.64 | ||
| Crédits ECTS | 8 | ||