Ects : 3

Enseignant responsable :

• PIERRE WOLINSKI

Volume horaire : 30

Description du contenu de l'enseignement :

Analyse univariée, corrélation entre variables, régression linéaire simple et multiple, Analyse en Composantes Principales (ACP), tests statistiques de Student et de Fisher.

Pré-requis recommandés :

Diagonalisation de matrices, notion d'espérance mathématique.

Pré-requis obligatoires :

Calcul matriciel, statistiques de base (moyenne, variance).

Compétence à acquérir :

Il s'agit d'un cours introductif à l'analyse de données, dans lequel l'étudiant apprendra à utiliser les outils de base pour étudier un tableau de données : étude d'une variable et des interactions entre variables, explication d'une variable en fonction des autres, réduction de dimension, tests de propriétés des variables.

Mode de contrôle des connaissances :

Partiel + examen.

Bibliographie, lectures recommandées

An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jonathan Taylor (https://www.statlearning.com/).