Formation
Exploration multidimensionnelle & Data Mining
Niveau
Durée
Modalités
Public
La formation en quelques mots
Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant maîtriser les concepts et la mise en oeuvre des méthodes d’analyses multidimensionnelles. Ces analyses ont pour objectif d’extraire des informations de données :
• volumineuses en nombre de variables,
• volumineuses en nombre d'individus,
• non structurées,
• comportant des variables redondantes (confusions entre variables).
La formation conviendra tout à fait à un public venant chercher du savoir statistique sur :
• Les concepts des différentes méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle,
• Les contextes d’application de chaque méthode,
• Les fondements mathématiques (méthodologiques) de ces analyses,
• La mise en oeuvre et l’interprétation des résultats des différentes méthodes,
• La compréhension et la mise en oeuvre des méthodes d’analyse multidimensionnelle dans un contexte de petits échantillons (« petit » nombre d’individus, « grand » nombre de variables).
Pré-requis
Programme pédagogique simplifié
Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant maîtriser les concepts et la mise en œuvre des méthodes d’analyses multidimensionnelles.
Ces analyses ont pour objectif d’extraire des informations de données :
- volumineuses en nombre de variables,
- volumineuses en nombre d’individus,
- non structurées,
- comportant des variables redondantes (confusions entre variables).
La formation conviendra tout à fait à un public venant chercher du savoir statistique sur :
- Les concepts des différentes méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle,
- Les contextes d’application de chaque méthode,
- Les fondements mathématiques (méthodologiques) de ces analyses,
- La mise en œuvre et l’interprétation des résultats des différentes méthodes,
- La compréhension et la mise en œuvre des méthodes d’analyse multidimensionnelle dans un contexte de petits échantillons (« petit » nombre d’individus, « grand » nombre de variables).
Objectifs pédagogiques
A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :
- Identifier quelle méthode d’analyse multivariée ou de classification utiliser selon le contexte,
- Décrire les concepts mathématiques inhérents à ces méthodes,
- Mettre en oeuvre les analyses suivantes : ACP, AFC, AFCM, CAH, K-means AFD, PLS-DA,
- Interpréter les résultats et les graphiques qui découlent des analyses ci-dessus,
- Maitriser les coefficients et les paramètres permettant d’estimer la qualité des analyses statistiques ci-dessus,
- Expliquer la différence entre les notions de contribution et de cosinus carré,
- Identifier les contextes d’utilisation des différentes versions de la régression PLS,
- Décrire simplement les concepts mathématiques inhérents à la régression PLS.
