Niveau
Durée
Modalités
La formation en quelques mots
Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant être initiées aux concepts et obtenir un panorama des contextes d’utilisation 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).
Objectifs pédagogiques
- Identifier quelle méthode d’analyse multivariée ou de classification utiliser selon le contexte : ACP, AFC, CAH, K-means, AFD, PLS-DA,
- Décrire les concepts mathématiques inhérents à ces méthodes,
- Mettre en œuvre l’ACP et la CAH,
- Interpréter les résultats et les graphiques qui découlent des analyses ci-dessus,
- Connaître les paramètres permettant d’estimer la qualité de ces analyses statistiques.
Pré-requis
Public visé
Programme pédagogique simplifié
- Connaitre les généralités sur les différentes méthodes d’analyses multidimensionnelles,
- Notion de corrélation,
- Connaître les principes de l’analyse en composantes (ACP),
- Connaître les principes de l’analyse factorielle des correspondances (AFC),
- Connaître les principes du clustering – Exemple de la CAH,
- Connaître les principes de l’algorithme des K-means,
- Connaître les principes de l’analyse factorielle discriminante (AFD),
- Connaître les principes d’une PLS-DA.
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Méthodologie
Méthodes et moyens :
- Une convention de formation
- Une enquête en amont sur les attentes des stagiaires
- Feuilles d’émargement signées à chaque session
- 1 vidéoprojecteur par salle / 1 poste de travail par stagiaire
- Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie
Méthode d’évaluation des acquis :
- Quiz et exercices d’applications tout au long de la formation
- Evaluation de fin de stage
- Attestation de suivi de formation
Support stagiaire :
- Support de cours électronique (dématérialisé) / En français
Nos domaines
Méthodologies Data
Apprenez à valoriser vos données en maitrisant les concepts de la Data Intelligence, les fondamentaux de l'IA et des statistiques.
Solutions Data
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