Méthodologie des entrepôts de données. Cohérence sémantique. Outils d’aide à la décision sur dataware house (analyse multicritères, classification, deep learning...).
Compétences à acquérir
Connaître les principes de constitution d’un entrepôt de données et les méthodes outils courants utilisées pour l’aide à la décision le traitement des données massives
Connaître les principes d’un entrepôt de données (étapes de sa constitution, fonctionnalités, objectifs et enjeux, grands principes d’analyse de la fouille de données)
Etre capable d’expliciter ce qu’est un entrepôt de données et comment utiliser ces données en santé publique et en recherche
Etre capable de mettre en œuvre une méthode de Deep Learning avec un jeu de données ad hoc
Langue(s) d'enseignement
Français
Prérequis obligatoires
UE INF-MEDB, UE STA-UNIV
Modalités d'organisation
Cours, Webconférence, tutorat à distance sur Internet