Durée
15h Th, 10h Labo., 15h Proj.
Nombre de crédits
| Master en science des données, à finalité | 3 crédits | |||
| Master : ingénieur civil en science des données, à finalité | 3 crédits |
Enseignant
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue anglaise
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Le cours théorique est consacré aux thématiques suivantes:
- Résumés et graphiques multivariés
- Estimation de la matrice de variance covariance: estimation classique, estimation régularisée et estimation robuste
- Analyses exploratoires: Analyse en composantes principales, Classification automatique et analyse
- Rangs et quantiles multivariés
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
A l'issue du cours, l'étudiant devra être capable de déterminer quelle technique multivariée doit être utilisée pour réduire la dimension d'un problème, classer des observations,...
Savoirs et compétences prérequis
Une formation en statistique univariée est indispensable. Par ailleurs, même si les justifications mathématiques ne sont pas développées en détail, les étudiants doivent connaitre les notions de base de l'algèbre linéaire (vecteur, matrice, déterminant, valeurs et vecteurs propres...).
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Les travaux pratiques concernent l'analyse de données à l'aide d'un logiciel statistique en libre accès (logiciel R).
Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance)
Le cours est prévu au premier quadrimestre le mercredi après-midi. Un planning plus détaillé sera distribué aux étudiants lors du premier cours.
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Il n'existe pas de notes de cours. Les transparents exploités au cours seront mis en ligne sur la plateforme eCampus. Par ailleurs, pour chaque thème, un livre de référence sera proposé pour de plus amples informations.
Modalités d'évaluation et critères
La cote finale est une moyenne pondérée calculée à partir des résultats obtenus aux travaux personnels réalisés pendant le quadrimestre d'enseignement et à l'examen consistant en une analyse de données à réaliser en salle informatique.
Stage(s)
Remarques organisationnelles
Le cours est enseigné en anglais.
Contacts
Enseignant: Gentiane HAESBROECK, Institut de Mathématique (B37), g.haesbroeck@ulg.ac.be