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+~~NOTOC~~
+====== Fouille de Données ======
+===== Description =====
+La science des données (//Data Science//) et l'apprentissage (//Machine Learning//)
+sont fondés sur un socle commun de connaissances des données,
+de notions statistiques et d'algorithmiques. Ce socle s'est popularisé
+sous le nom de //Data Mining//, que nous traduisons en "Fouille de Données".
+Dans ce cours nous donnons les bases importantes qui introduisent
+au métier de Data Scientist, mais nous abordons beaucoup les méthodes
+d'apprentissage, et les bonnes pratiques.
+Les TDs accompagnent naturellement le cours, et sont en python, à l'aide
+de la puissante librairie sklearn.
+L'évaluation se fait principalement par projet personnel, éventuellement en
+binôme, lors d'une soutenance en fin de trimestre.
+===== Syllabus =====
+==== Sujets centraux ====
+Dans l'ordre du temps passé dessus, qui est environ l'ordre inverse chronologique:
+  - Apprentissage supervisé: K Nearest Neighbors, Decision Trees, Random Forests, SVM, Réseaux de Neurones.
+  - Apprentissage non supervisé: Clustering, Moteurs de Recommendations.
+  - Feature Engineering
+  - Apprentissage statistique: Regression Linéaire, Régression Logistique, Naive Bayes.
+  - Prise en main de Python pour ceux qui débutent ou qui sont rouillés.
+  - Rappels de bases de statistiques.
+  - Prise de recul sur les nombres et "ce qu'on fait dire aux nombres": esprit critique.
+==== Sujets potentiellement traités ====
+  * Analyse en Composants Principales.
+===== Pré-requis =====
+  * Savoir programmer
+  * Ne pas être allergique aux mathématiques

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