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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours s'appuie sur "La nature des données et la conception des bases de données relationnelles" pour étendre le processus de capture et de manipulation des données à l'entreposage et à l'exploration des données. Une fois les données transactionnelles traitées par ETL (Extract, Transform, Load), elles sont stockées dans un entrepôt de données pour être utilisées dans la prise de décision managériale. Le data mining est l'un des principaux outils permettant de convertir les données stockées dans un entrepôt de données en informations exploitables afin d'améliorer et d'accélérer la prise de décision.
A l'issue de ce cours, les étudiants seront en mesure d'expliquer l'entreposage de données et son utilisation pour la veille stratégique, d'expliquer les différentes architectures d'entreposage de données et la modélisation de données multidimensionnelles, et de développer des modèles prédictifs d'exploration de données, y compris des modèles de classification et d'estimation. En outre, les étudiants seront en mesure de développer des modèles d'exploration de données explicatifs, y compris des modèles de regroupement et d'association.
Bienvenue dans le module 1, Aperçu de l'entreposage de données. Dans ce module, nous allons donner un aperçu de l'entreposage de données et des architectures d'entreposage de données. Nous définirons également le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), nous aborderons l'entreposage de données dans le nuage et nous nous exercerons à travers un petit quiz. Enfin, dans notre activité, nous ferons la différence entre les approches de conception Kimball et Inmon pour l'architecture des entrepôts de données.
Inclus
7 lectures1 devoir1 sujet de discussion
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Modélisation multidimensionnelle pour l'entreposage de données
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Bienvenue dans le module 2, Modélisation multidimensionnelle pour l'entreposage de données. Dans ce module, nous allons étudier la modélisation des données pour l'entreposage de données. Nous apprendrons également les étapes nécessaires à la construction d'un modèle de données multidimensionnel et ferons la différence entre un schéma en étoile et un schéma en flocon de neige. Ces notions seront mises en pratique à l'aide d'un petit quiz. Enfin, nous créerons un schéma en flocon de neige normalisé dans notre activité.
Inclus
6 lectures1 devoir1 sujet de discussion
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6 lectures•Total 50 minutes
Modélisation des données pour l'entreposage des données•5 minutes
Modélisation des données multidimensionnelles•5 minutes
Schéma en étoile•5 minutes
Schéma du flocon de neige•5 minutes
NoSQL, Big Data, lacs de données et entreposage de données•10 minutes
Ressources complémentaires•20 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Module 2 Contrôle des connaissances•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 30 minutes
Activité•30 minutes
L'exploration de données pour la prédiction et l'explication
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Bienvenue dans le module 3, Exploration de données pour la prédiction et l'explication. Dans ce module, nous allons présenter le processus de data mining et les méthodes de data mining. Nous allons également identifier les étapes d'un processus de data mining et différencier les méthodes de data mining. Nous nous entraînerons à les identifier à l'aide d'un petit quiz. Dans notre activité, nous sélectionnerons également les méthodes d'exploration de données les mieux adaptées à un ensemble de données particulier.
Inclus
5 lectures1 devoir1 sujet de discussion
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5 lectures•Total 35 minutes
Aperçu du Data Mining pour la BI•5 minutes
Processus d'exploration de données•5 minutes
Méthodes d'exploration de données•5 minutes
Algorithmes d'exploration de données pour la modélisation prédictive•10 minutes
Ressources complémentaires•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Module 3 Contrôle des connaissances•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 30 minutes
Activité•30 minutes
Exploration de données pour le regroupement et l'association
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Bienvenue dans le module 4, Exploration de données pour le regroupement et l'association. Dans ce module, nous aborderons l'exploration de données non supervisée pour la modélisation explicative. Nous apprendrons également les définitions de clustering et de segmentation, de clustering K-means, d'association et d'analyse de panier de marché et nous nous entraînerons à travers un petit quiz. Enfin, nous nous entraînerons à identifier les grappes dans un ensemble de données grâce à notre activité.
Inclus
4 lectures1 devoir1 sujet de discussion
Afficher les informations sur le contenu du module
4 lectures•Total 35 minutes
Exploration de données non supervisées pour la modélisation explicative•5 minutes
Regroupement et segmentation•5 minutes
Analyse de l'association et du panier de consommation•5 minutes
Ressources complémentaires•20 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Module 4 Contrôle des connaissances•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 30 minutes
Regroupement de données•30 minutes
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
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Avis des étudiants
4.6
131 avis
5 stars
72,51 %
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2,29 %
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M
MW
5·
Révisé le 27 août 2022
Well put together, a concentrated review of the essentials!
T
TC
4·
Révisé le 3 oct. 2024
Very insightful, opens one mind to a number of possibilities on how to prepare, review and maintain a data warehouse.
A
AN
4·
Révisé le 29 nov. 2022
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