Science des données
Niveau L3
"Ce cours d'introduction à la science des données présente le principe et les premières méthodes d'analyse des données et d'apprentissage statistique, dans le cadre rigoureux fourni par les cours de mathématiques appliquées de tronc commun, afin que les élèves en comprennent de manière très transparente le fonctionnement et sachent les mettre en œuvre en ayant conscience de leurs limites. Ces méthodes ont de nombreuses applications, en économie, écologie et science du climat, simulation numérique pour la mécanique, marketing, informatique, etc."
Vincent Lefieux, Julien Reygner
1. Estimation statistique
- But général
- Estimation paramétrique
- Estimation non-paramétrique
2. Régression linéaire
- Régression linéaire simple
- Régression linéaire multiple
3. Classification
- Classification bayésienne
- Classification binaire
4. Clustering
- Clustering
- Métriques et sommes quadratiques
- Clustering hiérarchique agglomératif (HAC)
- K-means
- Bref comparatif entre HAC et K-means
5. Analyse en composantes principales
- Covariance empirique et corrélation
- Analyse en composantes principales
Grands scientifiques de ce cours
- Thomas Bayes