L’exploration de données connue aussi sous l’expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d’un savoir ou d’une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. (source : Wikipedia)
Cette prochaine soirée du 22 janvier 2018 aura pour but d’aborder les généralités de base du Data Mining afin de pouvoir aborder certains aspects techniques via des exemples concrets (data visualization).
Comment exploiter les données nombreuses et variée que toutes les entreprises ont à disposition, ou que les média sociaux nous mettent à disposition. Nous allons expliquer une méthodologie qui permet d’extraire de manière efficace de la connaissance à partir des données. Pour expliquer la démarche nous montrerons quelques exemples qui se basent sur la plateforme open source Knime.
Présentation de cas concrets avec l’outil KNIME :
KNIME (Konstanz Information Miner) est un outil convivial, intelligible et complète open-source d’intégration de données, traitement, analyse, et la plate-forme d’exploration. Il donne aux utilisateurs la possibilité de créer visuellement les flux de données ou de pipelines, de manière sélective exécuter une partie ou toutes les étapes de l’analyse, et plus tard l’étude des résultats, des modèles et des vues interactives. KNIME est écrit en Java, et il est basé sur Eclipse et fait usage de sa méthode de vulgarisation à l’appui plugins offrant ainsi des fonctionnalités supplémentaires. (source : https://doc.ubuntu-fr.org/knime)
source : https://github.com/knime/knime-sdk-setup
Détails de la session :Data Mining, machine learning où comment exploiter les océans de données
Accès en voiture : Nouveau parking de la Gare (gratuit la première heure)
Apéritif offert par Swiss Alliance for Data-Intensive Services