Analyse de données omics sur base de techniques multivariées avec R

[5 jours] - [Français]

Vous voulez découvrir des techniques spécifiques permettant l’analyse de données issues de la biologie moléculaire, caractérisées par un grand nombre de variables ?

Les analyses mutlivariées exploratoires représentent un ensemble non strictement défini de méthodes qui visent à résumer des données,  classer des individus ou des variables, analyser la structure de liens entre des variables, voire faire de la prédiction. Les analyses factorielles et le clustering sont les plus connues de ces analyses.

Objectifs de la formation
Au terme de cette formation, le participant sera capable d'analyser la structure de données complexes, analyser la structure d'échelles de mesure standardisées, sélectionner un sous-ensemble de variables pertinentes, préparer un retour vers une phase qualitative.

Prérequis
En vous inscrivant à la formation, vous vous engagez à avoir un niveau de connaissances équivalent à la/aux formation(s) suivante(s) :

Contenu

• Analyse en composantes principales
• Analyse des correspondances multiples
• Analyse factorielle multiple
• Clustering

Tarif
Cette formation est reconnue par l'IABE et permet de ce fait aux participant·es d'obtenir des points CPD.
(Ceci est d'ailleurs vrai pour l'entièreté de l'offre de formations du SMCS.)

Méthodes et familles de méthodes abordées
Analyses multivariées exploratoires
   ACP - Analyse en composantes principales
   AFC - Analyse factorielle des correspondances simples
   ACM - Analyse (factorielle) des correspondances multiples
   AFM - Analyse factorielle multiple
   Analyse discriminante
   Clustering
   Arbres de classification
Modèle de régression
   Régression PLS