5 crédits
22.5 h + 7.5 h
Q1
Enseignants
Segers Johan;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
· calcul vectoriel et matriciel
· géométrie euclidienne: points, espaces, orthogonalité, distances, angles
· notions de base en statistique: moyenne, (co)variance, corrélation, matrice de covariance, probabilité conditionnelle, distribution normale, distribution khi-carré
· géométrie euclidienne: points, espaces, orthogonalité, distances, angles
· notions de base en statistique: moyenne, (co)variance, corrélation, matrice de covariance, probabilité conditionnelle, distribution normale, distribution khi-carré
Thèmes abordés
- Rappels d'algèbre et de géométrie utiles à l'analyse des données.. - Principes de base des méthodes factorielles. - Analyse en composantes principales et ses variations. - Analys edes corrélations canoniques. - Analyse factorielle discriminante. - Analyse factorielle des correspondances. - Introduction aux méthodes de classification. - L'analyse des données, en pratique.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants, de manière prioritaire : 1.1, 1.3, 2.2, 3.3 B. Objectifs généraux: Présenter les techniques modernes de l'analyse de grands ensemble de données et développer les outils de base du " data mining ". Objectifs spécifiques: A l'issue de ce cours, les étudiants doivent être capables de : - Traiter et décrire l'information contenue dans des grands ensemble de données ; - Comprendre les mécanismes qui justifient l'emploi de telle ou telle méthode ; - Interpréter correctement les graphiques et résultats fournis par les logiciels ; - Résoudre des problèmes avec données réelles. |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
Français
- Matrices de données
- Analyse en composantes principales
- Classification: moyennes mobiles et classification hiérarchique
- Analyse discriminante linéaire
- Analyse des correspondances simple et multiple
Méthodes d'enseignement
Lors des cours magistraux, l'enseignant présente les différentes méthodes d'analyse, couvrant à la fois leur champ d'application, la théorie mathématique sous-jacante, et la programmation en R. Des devoirs sont donnés dont la solution est discuté lors des cours magistraux aussi.
Les TP se déroulent en salle informatique et servent surtout pour permettre aux étudiants de s'entraîner à l'application des méthodes d'analyse en R et sur des vrais jeux de données.
Les TP se déroulent en salle informatique et servent surtout pour permettre aux étudiants de s'entraîner à l'application des méthodes d'analyse en R et sur des vrais jeux de données.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Tests lors des cours magistraux:
Examen (12/20):
- Test 1: Matrices de données et analyse en composantes principales
- Test 2: Classification et Analyse discriminante linéaire
Examen (12/20):
- par écrit, à livre fermé, à l'aide d'un formulaire et d'une calculatrice
- exercices et questions de calcul, d'interprétation de sortie de logiciel, et de compréhension des formules et des résultats principaux
- seul ou en binôme
- application des méthodes sur une base de donnée apportée par l'étudiant lui-même
- rapport écrit en R Markdown, à soumettre avant la session d’examens
- consignes détaillés lors des TP et sur la page MoodleUCL du cours
Autres infos
Prérequis:
- calcul vectoriel et matriciel
- géométrie euclidienne: points, espaces, orthogonalité, distances, angles
- notions de base en statistique: moyenne, (co)variance, corrélation, matrice de covariance, probabilité conditionnelle, distribution normale, distribution khi-carré
Ressources
en ligne
en ligne
Toutes les ressources nécessairs pour le cours sont fournies sur la page MoodleUCL du cours: les dias des cours magistraux et des TP, les script informatiques, les exercices. En plus, des liens vers des ressources électroniques externes sont fournis aussi: des cours en ligne, des vidéos, de la documentation du logiciel utilisé.
Bibliographie
- Escofier, B. et Pagès, J. (2016): Analyses factorielles simples et multiples, 5e édition, Dunod, Paris.
- Lebart, L., Piron, M. et Morineau, A. (2006): Statistique exploratoire multidimensionnelle, 4e édition, Dunod, Paris.
- Saporta, G. (2011): Probabilités, analyse des données et statistique, 3e édition révisée, Editions TECHNIP, Paris.
Faculté ou entité
en charge
en charge
LSBA
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] en sciences mathématiques
Master [120] en statistique, orientation biostatistiques
Master [120] en sciences économiques, orientation générale
Master [120] : ingénieur civil biomédical
Master [120] en statistique, orientation générale
Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
Master [120] en science des données, orientation statistique
Mineure d'accès en statistique et sciences des données
Approfondissement en statistique et sciences des données