être admis en M2 du master STIC, mention statistique ou être agréé.

La demande d'agrément est à faire uniquement pour les auditeurs qui souhaitent suivre STA211 en présentiel au semestre 1. Pour obtenir l'agrément, les auditeurs adresseront, à partir du 25 Août,   par courrier électronique à l'enseignant responsable : ndeye.niang_keita@cnam.fr, un CV détaillé et une lettre de motivation indiquant les raisons de  la demande et le projet pédagogique dans lequel elle s'inscrit . Une réponse sera donnée dans un délai d'une dizaine de jours.
Niveau requis : NFA008 (bases de données) et STA101 (analyse des données, méthodes descriptives). Ces prérequis sont indispensables pour obtenir l'agrément. Vérifier avant d'envoyer une demande d'agrément.

Niveau 7 (Bac+5)

Modèles prévisionnels et systèmes de gestion de l'entreprise
- structures spécifiques des bases de données de Data warehouse (star schema)
- OLAP
Méthodologies générales
- Méthodologies de Data Mining
Pré-traitement des données
- Analyses de la qualité des données,
- Techniques d'appréhension des valeurs manquantes ou aberrantes
- Techniques de construction de bases de travail (agrégations, etc. . . )
Données et techniques de fouille
Méthodes non supervisées :
- Cartes de Kohonen,  Règles d'association 
Méthodes supervisées :
- Rappels de théorie de l'apprentissage
- Arbres de décision, forêts aléatoires, Réseaux de neurones, deep learning
- Méta-algorithmes :
- boosting, bagging
Fouille dans de nouveaux types de données et méthodes associées :
- Données textuelles - Données multivues - Images et Multimedia
Outils :
- Environnements freeware : R, Python
- Outils spécifiques : SAS-EM,  SPAD
- Data Mining et bases de données : OLAP Business Object

Projet(s), Mémoire

Sous l’autorité pédagogique du certificateur Cnam, les équipes du Cnam Bretagne vous offrent un accompagnement pendant votre parcours de formation à la fois sur les aspects administratifs, financiers, pédagogiques et techniques.

• Analyste de données massives (CS5900A)

ECTS : 9