# Data Mining avec Python Après avoir maîtrisé les techniques de pré-traitement des données avec Python, vous êtes désormais prêt(e) à plonger au cœur de la découverte de connaissances. Le Data Mining, ou l'exploration de données, est l'art et la science d'extraire des motifs, des tendances et des informations exploitables à partir de vastes ensembles de données. C'est la phase où les données brutes, une fois nettoyées et structurées, commencent à "parler" et à révéler leurs secrets. > [!info] Tags > `#DataMining` `#Python` `#ExplorationDeDonnées` `#VisualisationDeDonnées` `#AnalyseDescriptive` `#Pandas` `#Matplotlib` `#Seaborn` `#Plotly` > [!abstract] Objectifs Pédagogiques > À l'issue de cette compétence, vous serez capable de : > - **Comprendre les Fondamentaux du Data Mining** : Définir le Data Mining, ses objectifs, son processus et ses principales tâches (description, classification, clustering, etc.). > - **Explorer et Analyser des Données avec Python** : Appliquer des techniques d'exploration de données pour comprendre la structure, les distributions et les relations au sein de vos jeux de données. > - **Maîtriser la Visualisation de Données** : Utiliser les bibliothèques Python telles que Matplotlib, Seaborn et Plotly pour créer des représentations graphiques pertinentes et esthétiques, facilitant la découverte de motifs. > - **Identifier des Motifs et des Tendances** : Détecter des anomalies, des corrélations, des groupements et d'autres structures cachées dans les données. > - **Préparer le Terrain pour l'Apprentissage Automatique** : Utiliser les insights tirés du Data Mining pour guider les étapes futures de modélisation et d'apprentissage supervisé. > [!summary] Contenu du Cours > Cette compétence sera structurée autour des chapitres suivants : > 1. **Introduction au Data Mining** > * Définition, historique et enjeux du Data Mining. > * Le processus de découverte de connaissances (KDD - Knowledge Discovery in Databases). > * Types de tâches de Data Mining : descriptives vs. prédictives. > * Rôle de Python et de ses bibliothèques dans le Data Mining. > 2. **Visuels avec Matplotlib pour le Data Mining** > * Rappel des bases de Matplotlib pour la création de graphiques statiques. > * Types de graphiques essentiels pour l'exploration de données (histogrammes, nuages de points, boîtes à moustaches, diagrammes en barres). > * Personnalisation avancée des visualisations pour la clarté et l'impact. > 3. **Visuels avec Seaborn et Plotly pour le Data Mining** > * Introduction à Seaborn : des visualisations statistiques plus riches et plus simples. > * Exploration des différents types de plots Seaborn pour l'analyse multivariée (pair plots, heatmaps, joint plots). > * Découverte de Plotly : création de graphiques interactifs pour une exploration dynamique des données. > * Intégration de Plotly pour des dashboards simples et des rapports interactifs. # Contenu pédagogique - [[Cours 1 - Data mining avec python]] - [[Cours 2 - Data mining avec python]] - [[Cours 3 - Data mining avec python]] - [[Analyse et Données/Data Science/Data Mining avec Python/Exercices]] # Modalité d'évaluation - **Type :** Projet - Soutenance de projet (10–15 min par binôme)