Sujet de projet : Analyse de la qualité du vin
basée sur les caractéristiques physico-chimiques
Clément Agret
1 Description du projet
Dans ce projet, vous travaillerez sur un ensemble de données contenant des car-
actéristiques physico-chimiques de différentes variantes de vin.
L’objectif principal est d’analyser la qualité du vin en se basant sur ces car-
actéristiques et de développer un modèle de prédiction.
En utilisant le cloud computing, vous pouvez exploiter la puissance de calcul
disponible pour effectuer des tâches d’analyse de données plus complexes et gérer
de grands ensembles de données. Voici quelques étapes suggérées pour ce projet
1. Exploration des données : Familiarisez-vous avec l’ensemble de données en
analysant sa structure, ses attributs et ses statistiques descriptives. Com-
prenez les caractéristiques physico-chimiques fournies et la signification de
chaque attribut.
2. Prétraitement des données : Effectuez des étapes de prétraitement sur les
données, telles que la gestion des valeurs manquantes, la normalisation des
attributs et la gestion des valeurs aberrantes si nécessaire. Assurez-vous
que les données sont prêtes pour l’analyse.
3. Analyse exploratoire des données : Effectuez une analyse exploratoire
pour mieux comprendre les relations entre les attributs et leur impact
sur la qualité du vin. Visualisez les données à l’aide de graphiques, de
diagrammes de dispersion et de corrélation pour découvrir des insights
intéressants.
4. Modélisation de la qualité du vin : Utilisez des techniques d’apprentissage
automatique (classification ou régression) pour développer un modèle ca-
pable de prédire la qualité du vin en fonction des caractéristiques physico-
chimiques. Vous pouvez utiliser des algorithmes tels que la régression
linéaire, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les SVM (Support
Vector Machines) ou les réseaux neuronaux.
5. Évaluation des performances du modèle : Évaluez la performance de votre
modèle en utilisant des mesures appropriées telles que la précision, le rap-
pel, la F-mesure, l’erreur quadratique moyenne, etc. Utilisez des tech-
niques de validation croisée pour évaluer la capacité de généralisation de
votre modèle.
6. Déploiement du modèle : Déployez votre modèle dans un environnement
de cloud computing en utilisant les outils appropriés. Assurez-vous que
votre modèle est prêt à être utilisé pour des prédictions en temps réel.
7. Optimisation du modèle : Explorez des techniques d’optimisation pour
améliorer les performances de votre modèle. Vous pouvez essayer différentes
approches, telles que la sélection de caractéristiques, le réglage des hyper-
paramètres, l’utilisation d’ensembles de modèles, etc.
8. Documentation et présentation : Préparez un rapport détaillé décrivant les
différentes étapes de votre projet, les choix de modélisation, les résultats
obtenus et les conclusions tirées. Présentez également votre projet à vos
pairs ou enseignants, en mettant en évidence les principales conclusions et
les défis rencontrés.
Ce sujet de projet vous permettra d’explorer le cloud computing tout en ap-
pliquant des techniques d’analyse de données sur un ensemble de données réel.
Vous développerez vos compétences en prétraitement des données, en modélisation
et en évaluation de modèles.
2 Pour bien commencer:
1. Prétraitement des données avec Pig:
• Chargez votre jeu de données ”wine-quality” dans Pig à l’aide de la
fonction LOAD.
• Effectuez des opérations de nettoyage des données, telles que la sup-
pression des valeurs manquantes, la conversion des types de données
et la gestion des valeurs aberrantes.
• Appliquez des opérations de transformation sur les caractéristiques,
comme la normalisation ou le codage des variables catégorielles.
• Effectuez une réduction de dimensionnalité si nécessaire, en utilisant
des techniques telles que l’analyse en composantes principales (PCA)
ou la sélection de caractéristiques.
2. Exportation des données prétraitées:
• Exportez les données prétraitées depuis Pig vers un format compati-
ble avec les bibliothèques d’apprentissage automatique, tel que CSV.
– STORE data INTO ’chemin/vers/fichier.csv’ USING PigStor-
• Assurez-vous que les données exportées sont prêtes à être utilisées
comme entrées pour la construction et l’entrâınement d’un réseau de
3. Construction et entrâınement du réseau de neurones:
• Utilisez une bibliothèque d’apprentissage automatique compatible
avec les réseaux de neurones, telle que TensorFlow, Keras ou Py-
• Chargez les données prétraitées à partir du format exporté dans la
bibliothèque d’apprentissage automatique.
• Définissez l’architecture du réseau de neurones en spécifiant le nombre
de couches, les fonctions d’activation, les dimensions d’entrée et de
sortie, etc.
• Entrâınez le réseau de neurones en utilisant les données prétraitées,
en ajustant les poids et les biais à l’aide d’un algorithme d’optimisation,
et en évaluant les performances du modèle.
4. Évaluation du modèle et ajustements:
• Évaluez les performances du réseau de neurones en utilisant des
métriques appropriées, telles que l’exactitude, la précision, le rap-
• Analysez les résultats et apportez les ajustements nécessaires à l’architecture
ou aux paramètres du réseau de neurones pour améliorer les perfor-
mances du modèle.
• Répétez les étapes d’entrâınement, d’évaluation et d’ajustement jusqu’à
ce que vous obteniez un modèle satisfaisant.
Il est important de noter que le prétraitement des données avec Pig et la
construction du réseau de neurones avec une bibliothèque d’apprentissage au-
tomatique sont deux étapes distinctes et nécessitent des compétences différentes.
Assurez-vous de bien comprendre les concepts et les techniques liés à ces étapes
avant de les mettre en œuvre dans votre projet.
Note importante : La partie d’apprentissage du projet ne sera pas évaluée.