Analyse exploratoire de données + Projet
6 ECTS | Enseignant : Stéphane Boucheron | Validation : CC + examen
Horaires hebdomadaires : 3h CTD | Mutualisé avec : M1 mathématiques (MFA), M1 Mathématiques et Informatique
Ce cours vise à mettre en œuvre les méthodes d’exploration classique : régression, réduction de dimension, classification. Il comprend l’usage des outils de visualisation et de manipulation de données (R/Python).
Programme
- Analyse univariée
- Analyse bivariée
- Analyse en composantes principales
- Analyse factorielle des correspondances
- Introduction à l’analyse factorielle multiple
- Classification non-supervisée hiérarchique
- Classification non-supervisée: k-means
- Analyse factorielle discriminante
Bibliographie
- Eldén, L. (2007). Matrix methods in data mining and pattern recognition. Philadelphia : SIAM.
- Greenacre, M. (2017). Correspondence analysis in practice. Boca Raton : Chapman and Hall/CRC.