Analyse de données

ECTS

6.0

Présentation

Cet enseignement permet d’apporter les  connaissances nécessaires à l’analyse statistique de données multivariées : visualisation, inférence préliminaire et interprétation.

 

Objectifs

Les étudiants aborderont et pourront mettre en pratique les principales méthodes d’analyse statistique de données multivariées  telles que l’analyse en composantes principales, l’analyse factorielle des correspondances ou l’analyse factorielle discriminante, pour synthétiser l’information contenue dans des jeux de données.

Conditions d'admission

Analyse matricielle; Probabilités

Organisation

Liste des matières
Liste obligatoire

Volume horaire

TP40
TD10
CM50

Compétences visées

A l'issue de ce cours l'étudiant devra savoir mettre en pratique sous les logiciels R ou Python des outils d’analyse statistique descriptive multivariée tels que l’analyse en composantes principales, l’analyse factorielle des correspondances, l’analyse factorielle discriminante ainsi que les méthodes de clustering comme k-means et clustering hiérarchique. Il devra également savoir interpréter les résultats obtenus.

Syllabus

  • Analyse en composantes principales (ACP)
  • Problème de clustering. Clustering k-means
  • Clustering hiérarchique
  • Analyse Factorielle des Correspondances
  • Analyse Discriminante; courbes ROC
  • Analyse des Correspondances Multiples

Bibliographie

  1. Saporta, Probabilités, analyse des données et statistique, Editions TECHNIP, 2006.
  2. Husson, S. Lê, J. Pagès, Analyse de données avec R, 2ème édition, Presse Universitaire de Rennes, 2016.

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