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Sigle : INF1473 Gr. 01 Titre : Entreposage et prospection de données Session : Automne 2017 Horaire et local Professeur : Yapi, Daniel | ||||
1. Description du cours paraissant à l'annuaire : | ||||
ObjectifsL'objectif du cours est de familiariser, par la pratique, l'étudiante, l'étudiant avec les techniques de recherche, traitement et diffusion de l'information et des connaissances au sein de l'entreprise en vue de la prise de décision.ContenuEntreposage de données : étapes de construction d'un entrepôt de données (acquisition, stockage, traitement et accès), modélisation multidimensionnelle des données et cubes de données, techniques OLAP, types d'architectures des entrepôts de données, optimisation des performances, produits et applications. Prospection de données : étapes de découverte de connaissances (prétraitement, prospection de données et interprétation des résultats), techniques de classification (arbres de décision, etc.), techniques de regroupement (treillis de concepts, classification hiérarchique), règles d'association et mesures de qualité, techniques statistiques d'analyse de données, produits et applications. Ce cours comporte des séances obligatoires de travaux dirigés (TD) de deux heures par semaine. | ||||
2. Objectifs spécifiques du cours : | ||||
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3. Stratégies pédagogiques : | ||||
Les formules pédagogiques suivantes seront utilisées :
Logistique du cours
Plan synthétisé du cours Les thèmes suivants seront étudiés :
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4. Heures de disponibilité ou modalités pour rendez-vous : | ||||
Sur demande. L'étudiant(e) peut m'envoyer un courriel pour fixer un rendez-vous. Courriel : yapida01@uqo.ca | ||||
5. Plan détaillé du cours sur 15 semaines : | ||||
Semaine | Thèmes | Dates | ||
1 |
Business Intelligence (Intelligence d'affaires)
SQL Server 2014 : Survol des composantes |
06 sept. 2017 | ||
2 |
Prétraitement de données (Épuration et intégration de données) Séance de laboratoire 1 : Mardi 12 sept. 2017 |
13 sept. 2017 | ||
3 |
Prétraitement de données (Transformation, sélection et réduction) Séance de laboratoire 2 : Mardi 19 sept. 2017 |
20 sept. 2017 | ||
4 |
Construction d’un entrepôt de données (Data Warehousing) Travail à remettre : 1. Prétraitement de données Pondération : 15 % Séance de laboratoire 3 : Mardi 26 sept. 2017 |
27 sept. 2017 | ||
5 |
Modélisation multidimensionnelle et stratégies de conception Séance de laboratoire 4 : Mardi 03 oct. 2017 |
04 oct. 2017 | ||
6 | Semaine d'études | 11 oct. 2017 | ||
7 |
Examen de mi-session - Pondération: 25%
Séance de laboratoire 5 : Mardi 17 oct. 2017 |
18 oct. 2017 | ||
8 |
Techniques OLAP et optimisation
Techniques OLAP et optimisation
Travail à remettre : 2.1. Conception d’un entrepôt de données - Pondération : 10% Séance de laboratoire 6 : Mardi 24 oct. 2017
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25 oct. 2017 | ||
9 |
Produits et applications
Séance de laboratoire 7 : Mardi 31 oct. 2017 |
01 nov. 2017 | ||
10 |
Découverte de connaissances (Data Mining)
Séance de laboratoire 8 : Mardi 07 nov. 2017 |
08 nov. 2017 | ||
11 |
Classification Travail à remettre : 2.2 Manipulation d'un entrepôt de données - Pondération : 5 % Séance de laboratoire 9 : Mardi 14 nov. 2017 |
15 nov. 2017 | ||
12 |
Regroupement
Séance de laboratoire 10 :Mardi 21 nov. 2017 |
22 nov. 2017 | ||
13 |
Règles d’association
Travail à remettre : 3.1 Construction d’un modèle de classification - Pondération : 7 % et de règles d'associations 8 % Séance de laboratoire 11 : Mardi 28 nov. 2017 |
29 nov. 2017 | ||
14 |
Révision et discussion générale sur le cours et les perspectives de recherche en intelligence d'affaires.
Préparation pour l'examen final |
06 déc. 2017 | ||
15 |
Examen final - Pondération: 30 % Remise des derniers travaux |
13 déc. 2017 | ||
6. Évaluation du cours : | ||||
L'étudiant(e) dans ce cours sera évalué(e) par les examens de mi-session et final, ainsi que par des travaux pratiques. La pondération de la note finale sera comme suit :
Les travaux pratiques comprendront les volets suivants : prétraitement, entreposage (deux sous-travaux) et prospection de données (deux sous-travaux). Une moyenne générale inférieure à 50 % est éliminatoire et conduit automatiquement à l'échec de l'étudiant(e). Les travaux pratiques se feront par équipes de deux. La pénalité de retard pour la remise d'un travail est de 2 points par jour (y compris les jours fériés et les fins de semaine). Les présences aux séances de cours et de travaux dirigés seront considérées. Un(e) étudiant(e) qui s'absente souvent et de manière injustifiée aura une diminution de la note finale d'un maximum de 5 points. Des consignes sur l'échéancier et la réalisation des travaux pratiques seront précisées. Des consultations de groupes seront organisées sur rendez-vous afin de guider et d'orienter les étudiant(e)s dans la réalisation de leurs travaux. | ||||
7. Politiques départementales et institutionnelles : | ||||
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8. Principales références : | ||||
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9. Page Web du cours : | ||||
https://moodle.uqo.ca |