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Projet SAS d’analyse de films en croisant MovieLens (ratings, movies, tags, links) et IMDb (title.ratings). Après nettoyage et jointure via movieId puis imdbId/tconst, on construit une table finale pour comparer popularité (volume de notes) et qualité (note moyenne). Livrables : KPI par genre/film et visuels (top, distributions, magic quadrant).

Projet de clustering non supervisé réalisé dans le cadre de l’UE3. L’objectif est de comparer plusieurs méthodes de segmentation (KMeans, CAH, DBSCAN, OPTICS) sur différents jeux de données, en étudiant leur comportement selon la forme des clusters, la présence de bruit et les hypothèses sous-jacentes.