Analyse de données

Description

Objectifs

A la fin de ce module, l’étudiant.e devra avoir compris et pourra expliquer (principaux concepts) :
• Les bases des statistiques descriptives unidimensionnelles et bidimensionnelles
• les principes théoriques et les résultats numériques issus de l’analyse en composantes principales
• le principe du clustering, les méthodes de classifications hiérarchiques, les Kmeans, DBSCAN et les résultats numériques

L’étudiant.e devra être capable de :
• mener une analyse de statistique descriptive avec le logiciel R et rédiger un rapport avec Rmarkdown
• manipuler les principes de l’analyse en composantes principales, maîtriser les principales propriétés et interpréter les résultats

Pré-requis

Probabilités et Statistiques (2MIC)

Évaluation

L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…