Il n'y a pas de références obligatoires. Cependant, les étudiants sont tenus de consulter le site Moodle du cours pour y récupérer les lectures obligatoires.

AGGARWAL, Charu, C., REDDY, Chandan K. (eds) Data Clustering - Algorithms and Applications. Chapman & Hall/CRC Press, 2014.

COGHLAN, Avril, A Little Book of R for Time Series, 2018. (Disponible en ligne: https://a-little-book-of-r-for-time-series.readthedocs.io/en/latest/)

FELDMAN, Ronen & SANGER, James, The Text Mining Handbook – Advances Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, 2007.

HAN, Jiawei, KAMBER, Micheline, PEI, Jian, Data Mining – Concepts and Techniques. Morgan Kauffmann, 3^rd Edition, 2011.

HYNDMAN, Rob J; ATHANASOPOULOS, George, Forecasting: Principles and Practice. 3e édition, Open-access Text Books, 2018 (Disponible en ligne: https://otexts.com/fpp3/).

MANNING, Christopher, RAGHAVAN, Prabhakar & SCHÜTZE, Hinrich, Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008.

MANNING, Christopher, SCHÜTZE, Hinrich, Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999.

WITTEN, Ian H. & FRANK, Eibe, Data Mining – Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kauffmann, 4^e Edition, 2017.

Consultez le site Moodle du cours pour la liste complète et constamment mise à jour de tous les outils pertinents.