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dc.contributor.authorLakehal., Yacine.-
dc.contributor.authorkhelladi., Sohaib.-
dc.date.accessioned2021-10-28T12:33:39Z-
dc.date.available2021-10-28T12:33:39Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12573-
dc.descriptionill.,Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractAvec les récents progrès dans l'analyse axée sur les données et les capacités améliorées résultantes dans le travail avec d'énormes ensembles de données, la planification stratégique est devenue plus complexe pour les entreprises, et par la suite pour la fonction des ressources humaines. La plupart des entreprises ont déjà adopté l'analyse prédictive pour guider leurs processus de prise de décision et de développement de la stratégie. Les nouvelles possibilités offertes par l'analyse prédictive sont applicables à tous les processus de ressource humaine de base tels que l'acquisition de talents, la gestion des risques d'attrition, l'analyse des sentiments des employés, et la planification des capacités. A travers ce document, on s'intéresse à reproduire le comportement d'un agent recruteur de GTP. Pour ce faire, on a opté pour une prédiction par régression linéaire tout en utilisant les technologies Hadoop et Hive. Les résultats ont montrés que le système mime le comportement de l'agent recruteur de façon presque identique. Mots clés : Big Data, Analyse prédictive, Hadoop, Hive, Regression Linéairefr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectBig Data.fr_FR
dc.subjectAnalyse prédictive.fr_FR
dc.subjectHadoop.fr_FR
dc.subjectHive.fr_FR
dc.subjectRegression Linéaire.fr_FR
dc.titleFormalisation d'une approche systématique dans le cadre d'un apprentissage supervisé simple de l'exploration des données à la prédiction d'une variable cible.fr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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