link Source : www.fun-mooc.fr
date_range Débute le 4 mars 2019
event_note Se termine le 2 mai 2019
list 42 séquences
assignment Niveau : Introductif
chat_bubble_outline Langue : Français
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Les infos clés

credit_card Formation gratuite
verified_user Certification gratuite
timer 25 heures de cours

En résumé

Cette 5ème édition du cours d'analyse de données multidimensionnelles débutera le 4 mars 2019.

Ce cours vise à comprendre et appliquer les méthodes fondamentales de l'analyse des données : analyse en composantes principales, analyse factorielle des correspondances, analyse des correspondances multiples, classification ascendante hiérarchique. Une extension vers l'analyse factorielle multiple permettra d'aborder le traitement de données plus complexes (nouveauté par rapport à la première édition).

Conçu en vue des applications, ce cours donne une large place aux exemples et à la mise en œuvre logicielle (logiciel FactoMineR de R). La présentation des méthodes recourt le moins possible au formalisme mathématique en privilégiant l'approche géométrique.

L'objectif est de rendre les participants autonomes dans la mise en œuvre et l'interprétation d'analyses exploratoires multidimensionnelles.

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Les prérequis

Ce MOOC a été conçu pour ceux qui, sans être statisticiens, sont confrontés à l'analyse statistique de données. Tous les domaines où l'on recueille des données sont concernés : enquêtes d'opinion, marketing, biologie, écologie, géographie, etc.

Ce cours est destiné aux étudiants et professionnels ayant un niveau master et/ou un background dans une discipline scientifique.

Des connaissances de base en statistique sont nécessaires : coefficient de corrélation, test du Chi2, analyse de variance à un facteur.

Enfin, une initiation au langage R est suffisante pour la mise en œuvre concrète des méthodes.

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Le programme

  • Données, problématique et exemples
  • Recherche d'une représentation des individus
  • Interprétation de la représentation des individus grâce aux variables
  • Représentation des variables
  • Aides à l'interprétation
  • Mise en œuvre sous FactoMineR
  • Données, notations, questions
  • Liaison et indépendance entre deux variables qualitatives
  • Comment l'AFC appréhende-t-elle l'écart à l'indépendance ?
  • Nuages des lignes et des colonnes et leur représentation
  • Pourcentages d'inertie et inerties en AFC
  • Représentation simultanée des lignes et des colonnes
  • Aides à l'interprétation
  • Mise en œuvre sous FactoMineR
  • Données, objectifs et problématique
  • Transformation du tableau des données
  • Représentation des individus
  • Représentation des modalités comme aide à l'interprétation de la représentation des individus
  • Nuage des modalités et sa représentation optimale
  • Représentation simultanée des deux nuages
  • Interprétation des valeurs propres
  • Représentation des variables
  • Aides à l'interprétation
  • Tableau de Burt
  • Mise en œuvre sous FactoMineR
  • Données, définitions
  • Principe de construction d'un arbre hiérarchique
  • Algorithme de partitionnement : les K-means
  • Consolidation des classes
  • Classification sur données de grande dimension
  • Analyse factorielle et classification
  • Caractérisation des classes d'individus
  • Mise en œuvre sous FactoMineR
  • Données, problématique
  • Equilibre des groupes et choix d'une pondération des variables
  • Etude et représentation des groupes de variables
  • Représentation des points partiels
  • Représentation des analyses séparées
  • Prise en compte de groupes de variables qualitatives
  • Prise en compte de tableaux de contingence
  • Aide à l'interprétation
  • Mise en œuvre sous FactoMineR
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Les intervenants

François Husson
Professeur de statistique au département de mathématiques appliquées d'Agrocampus Ouest (Rennes), François Husson enseigne l'analyse des données auprès d'auditeurs variés, en particulier non mathématiciens. Il a publié plusieurs travaux de recherche et d'enseignement en analyse factorielle et développe le logiciel libre FactoMineR.

Jérôme Pagès
Professeur de statistique au département de mathématiques appliquées d'Agrocampus Ouest (Rennes) jusqu'en août 2014, Jérôme Pagès a consacré sa carrière à l'étude et la diffusion des méthodes d'analyse de données. Il a publié de nombreux articles de recherche et ouvrages d'enseignement en analyse factorielle.

Magalie Houée-Bigot
Ingénieur d'études au département de mathématique appliquées d'Agrocampus Ouest (Rennes), Magalie Houée-Bigot participe au développement de plusieurs packages sur le logiciel R et participe également à l'enseignement de méthodes d'analyse de données.

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Le concepteur

Agrocampus Ouest (Rennes)

Grande école publique dotée d'un potentiel de formation et de recherche en sciences du vivant – de l'alimentation au cadre de vie – unique en France, AGROCAMPUS OUEST forme des ingénieurs capables de répondre de façon innovante aux enjeux contemporains du vivant, des hommes et des femmes de haut niveau scientifique aptes à gérer de façon opérationnelle la complexité des produits, des systèmes et des organisations dans un monde en mouvement.
Établissement public à caractère scientifique, culturel et professionnel sous tutelle du ministère de l'Agriculture, de l'Agroalimentaire et de la Forêt, AGROCAMPUS OUEST :
- forme pour et par la recherche des ingénieurs du vivant (agronomie, agroalimentaire, horticulture et paysage), managers engagés et citoyens du monde
- mène, en partenariat étroit avec les organismes nationaux et internationaux de recherche, des recherches académiques et finalisées axées sur un développement durable de l'agriculture, de l'alimentation et des territoires dans le respect de ses valeurs de responsabilité, de diversité et d'innovation.

AGROCAMPUS OUEST, c'est :

2000 étudiants
2 centres de formation et de recherche
6 départements d'enseignement et de recherche
14 unités de recherche labellisés
6 écoles doctorales
80 partenaires académiques dans une quarantaine de pays
13000 alumni

AGROCAMPUS OUEST est membre des Communautés d'Universités et d'Etablissements de Bretagne (UEB) et des Pays de Loire (L'UNAM) ainsi que de l'Institut Agronomique, Vétérinaire et Forestier de France - Agreenium et dans ces cadres collaboratifs, actif depuis 10 ans dans l'enseignement en ligne.

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La plateforme

FUN MOOC

France Université Numérique est le diffuseur des cours en ligne des établissements d’enseignement supérieur français et de leurs partenaires.

Il opère plusieurs plateformes de diffusion, dont la plus connue, FUN MOOC, est la première plateforme académique francophone mondiale. Grâce à de nombreux établissements partenaires, cette plateforme propose un vaste catalogue de cours s’enrichissant de jour en jour avec des thématiques variées et d’actualité.
 

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