Analyses multivariées : Exploration multidimensionnelle et Data Mining

Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant maîtriser les concepts et la mise en œuvre 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),
• …

• Identifier quelle méthode d’analyse multivariée ou de classification utiliser selon le contexte
• Décrire les concepts mathématiques inhérents à ces méthodes
• Mettre en œuvre les analyses suivantes : ACP, AFC, AFCM, CAH, K-means AFD, PLS-DA
• Interpréter les résultats et les graphiques qui découlent des analyses ci-dessus
• Maitriser les coefficients et les paramètres permettant d’estimer la qualité des analyses statistiques ci-dessus
• Expliquer la différence entre les notions de contribution et de cosinus carré
• Identifier les contextes d’utilisation des différentes versions de la régression PLS
• Décrire simplement les concepts mathématiques inhérents à la régression PLS

De bonnes connaissances des outils statistiques de base : corrélation, ecart-type, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, régression linéaire

Tout Public

• Connaitre les généralités sur les différentes méthodes d’analyses multidimensionnelles
• Maîtriser la notion de corrélation
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une ACP
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une AFC
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une AFCM
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une CAH
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats de l’algorithme des K-means
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une AFD
• Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une PLS-DA

Les formateurs de Seenovate sont des consultants expérimentés et certifiés. Ils appuient leur pédagogie sur leur expertise terrain en conseil et en réalisation de projet en statistique et data science.

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