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2 Option Deux thèmes : La recherche opérationnelle : Traiter des problèmes d optimisation, d aide à la décision et d évaluation de performances liées aux organisations et aux procédés du monde réel. Domaines : transports, télécommunications, systèmes de production, procédés industriels. L exploration de données : Découverte d informations intéressantes, utiles dans les très grandes bases de données. Des outils mathématiques puissants pour construire des algorithmes très performants.

3 La recherche opérationnelle La RO propose des modèles pour analyser des situations complexes, permet aux décideurs de faire : les choix les plus efficaces une meilleure compréhension des problèmes, une vision complète des données, la considération de toutes les solutions possibles, des prédictions prudentes de résultats incluant une évaluation des risques, des outils et des méthodes modernes d aide à la décision.

4 L exploration de données But : découverte d informations intéressantes, utiles dans les très grandes bases de données. Nécessité d avoir des outils de traitement adaptés et performants : Applications Classification supervisée. Segmentation ou classification non supervisée. Découvertes de relations. Analyse de réseaux sociaux.

5 La fouille de données

6 Module Recherche Opérationnelle Thèmes fondamentaux 1 Théorie de la complexité. 2 Modèles décisionnels. 3 Programmation par contraintes et ordonnancement. 4 Théorie de graphes et application. Thèmes spécialisés & Applications 1 Prise de décision et incertitude 2 Métiers & RO

7 Module Exploration de données Thèmes fondamentaux 1 Fouilles de données (Data Mining) & Application. 2 Apprentissage statistique. 3 Réseaux de neurones. 4 Apprentissage automatique. Thèmes spécialisés & Applications 1 Fouille de données textuelles & visuelles. 2 Analyse de réseaux sociaux. 3 Modèles de prévision. 4 Visualisation des données. 5 E-Commerce & CRM (Customer Relations Management).

8 Projet de Fin d études Thème innovant dans des domaines en pleine expansion. En collaboration avec les membres du laboratoire LARIS sur les thématiques de la recherche au sein de l école. Analyse et explorations de données dans un environnement Cloud. Parallélisation d algorithmes de data mining et d analyse de réseaux sociaux. Algorithmes d allocation de ressources en environnement fortement constraint (MBDA : Cédric Le Boucher). Système de recommandation sémantique & social dans un environnement E-commerce : Amazon et Movie Lens.

9 Projets d entreprise Analyse des données : isoler les mouvements de déménagements des résiliations (Orange). Classification de pages web en genre (Syllabs : Rémi Ferrez) Analyse de l outil Sentiment Analyser (Exalead). Fouille textuelle des opinions dans le domaine de la bourse (CEA). Découverte des outils d analyse des réseaux sociaux (SAS).

10 Collaborations.. Collaboration avec SAS : Formation de SAS/OR, SAS/EntrepriseMiner. Projet d entreprise.. Université Paris 13-Institut Galilée, Master : Exploration Informatique des Données et Décisionnel : EID. Accord de validation réciproque des matières entre IAD et EID. Collaborations avec d autres entreprises : Keyrus, Orange, MBDA, Syllabs, Alcatel Lucent, 55, PTV Loxane, CEA, Exalead, etc. Projets d entreprises..

11 Connaissances & Compétences acquises - 1 Ingénierie d aide à la décision & RO : Processus de modélisation et connaissance du Génie Industriel, traiter des problèmes : 1 optimisation, aide à la décision, 2 évaluation de performances liées aux organisations et aux procédés du monde réel. Outils de simulation, bibliothèques d optimisation ou de gestion de contraintes, SAS/OR. Ingénierie d aide à la décision & BI : Notions de base : ETL, Business Object, etc.

12 Connaissances & Compétences acquises - 2 Ingénierie d aide à la décision & Data Mining : Méthodes et Techniques mathématiques pour l exploration des données : Problème : quel type de connaissances à extraire à partir des données? Choix de solutions adaptées au problème posé : classification, segmentation, association, liens entre entités. Outils réalisant des algorithmes performants d analyse et de fouille de données : SAS, Weka. Traitement des données complexes : graphes ou réseaux sociaux, images, textes, etc : Networks, Jung, Ubigraph, OWL, RDF, etc.

13 Métiers... Ingénieur Conseil en Aide à la Décision Ingénieur de Recherche et de Développement Ingénieur-Concepteur d outils d aide à a décision Ingénieur Projet. Domaines Fouille et analyse des données, Fouille des opinions sur le Web, Gestion et classification documentaire, Customer relationship management, Analyse des réseaux sociaux.

14 Thèmes de stages de pré-embauches Classification de séries temporelles appliqués au ciblage des foyers participant à la pointe de consommation (EDF R&D). Optimisation de la distribution du gaz en vrac (Air Liquide R&D). Ingénieur en recherche opérationnelle (Air France). Data mining & Réseaux sociaux (Logica). Optimisation des poids des modèles dans un prédicateur bayésien (Orange Labs). Fouille des opinions (AT Internet, 55).

15 Missions en entreprise Etude et analyse des éléments récurrents de certains types de sites web pour catégoriser les pages et leurs contenus et en extraire de la connaissance. Déploiement de solutions Data Mining dans un projet de refonte d un SI bancaire. Elaboration & planification budgétaire, financière et opérationnelle. Traitement des problématiques de crawling et de classification des petites annonces en temps réel dans un moteur de recherche. Stages et métiers : http ://mma.perso.eisti.fr/html-iad/iad/

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