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 |Jeux de données | Tâches possibles|
-|[[http://liris.cnrs.fr/~mplantev/ENS/TP/flickr-dataset-original.zip|Corpus Flickr agglomération lyonnaise]]|identification de points d'intérêts (clustering), caractérisation des points d'intérêts en exploitant les tags, trajectoires, visualisation, etc. |
+|[[http://liris.cnrs.fr/~mplantev/ENS/TP/flickr-dataset-original.zip|Corpus Flickr agglomération lyonnaise]]|identification de points d'intérêts (clustering), caractérisation des points d'intérêts en exploitant les tags, trajectoires, visualisation, etc. ((un exemple de traitement fait par un étudiant de M1 en TER est disponible [[http://liris.cnrs.fr/~mkaytoue/teaching/datamining/flickr/flickr-illustrations.pdf|ici]].)) |
+|Jeux de données disponibles sur [[http://www.kaggle.com/]]|les questionnements associés aux données, ** le choix doit être validé  **|
+|Jeux de données disponibles sur [[https://datascience.net]]|les questionnements associés aux données, ** le choix doit être validé  **|
+===== Travail attendu =====
+Vous devez en utilisant les différents concepts vus dans ce cours (mais pas uniquement), produire de la plus-value à partir des données (répondre aux questionnements, découvrir de la connaissance, ...). Pour cela, vous pouvez utiliser n'importe quel outil/techno.

Marc Plantevit