v2.8.0 (4333)

Enseignement scientifique et technique - 2ASIMM-STATS : Sciences des données : apprentissage statistique

Domaine > Modélisation Mathématique, Informatique et Physique.

Descriptif

La première partie est consacrée à des méthodes d’apprentissage non supervisé afin d’aider à la manipulation et à la visualisation de données. Une méthode classique de statistiques exploratoires -- l’analyse en composantes principales -- et des méthodes de classification non supervisée telles que les k-means et la classification ascendante hiérarchique sont présentées dans cette première partie.

La seconde et majeure partie est consacrée à des méthodes d’apprentissage supervisé afin de fournir des outils de modélisation et d’interprétation de données. Le modèle linéaire -- qui regroupe la régression linéaire, l’analyse de la variance à un et deux facteurs et l’analyse de la covariance --, la régression logistique et la méthode des k plus proches voisins sont présentés dans cette partie.

Cette UE comporte des cours magistraux, des travaux dirigés et des TD informatiques sur le logiciel R.

Objectifs pédagogiques

L'objectif de cet enseignement est de permettre aux étudiants d'acquérir des techniques d’apprentissage statistique afin d’étudier des données. A l’issue de cette UE, les étudiants seront en mesure de choisir la méthode statistique adaptée à leurs données et d’interpréter les résultats produits par ces méthodes d’apprentissage statistique.

26 heures en présentiel (17 blocs ou créneaux)

effectifs minimal / maximal:

/450

Diplôme(s) concerné(s)

UE de rattachement

domaines ParisTech

Système d'information - Modélisation.

Pour les étudiants du diplôme Ingénieur AgroParisTech

Contenu du cours de statistique de la première année.

Format des notes

Numérique sur 20

Pour les étudiants du diplôme Parcours IAE forestier (ingénieur AgroSupDijon)

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 12

Le coefficient de l'UE est : 1.5

Pour les étudiants du diplôme Accueillis cursus ing 2e et 3e année (erasmus et école)

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 12

Le coefficient de l'UE est : 1.5

Pour les étudiants du diplôme Ingénieur AgroParisTech

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 12

Le coefficient de l'UE est : 1.5

Programme détaillé

 

Mots clés

Modèle linéaire, estimation, test, prédiction, régression logistique, méthode des k plus proches voisins, analyse en composantes principales, k-means, classification ascendante hiérarchique

Support pédagogique multimédia

Oui

Veuillez patienter