Analyse des données : méthodes descriptives
Code UE : STA101
- Cours
- 6 crédits
Responsable(s)
Vincent AUDIGIER
Public, conditions d’accès et prérequis
Cette formation s'adresse à toute personne souhaitant :
- analyser des données statistiques multidimensionnelles (chargé d'études, ingénieur, chercheur, technicien, etc)
- se spécialiser par la suite dans le traitement de données massives.
Elle nécessite des connaissances de base en statistique descriptive (univariée et bivariée) et des notions de calcul matriciel.
- analyser des données statistiques multidimensionnelles (chargé d'études, ingénieur, chercheur, technicien, etc)
- se spécialiser par la suite dans le traitement de données massives.
Elle nécessite des connaissances de base en statistique descriptive (univariée et bivariée) et des notions de calcul matriciel.
L'avis des auditeurs
Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :
Objectifs pédagogiques
Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel. Le cours s'appuiera sur la pratique du logiciel R.
Compétences visées
Etre en mesure à l'issue de l'enseignement de produire des études statistiques (rédaction d'un rapport) mettant en jeu les techniques d'analyse factorielle et de classification.
Contenu
Traitements préalables à une analyse factorielle
Analyses univariées et bivariées
Outils mathématiques de l'analyse des données
Rappels d'algèbre linéaire
Notion de métrique, projecteur
L'analyse en composantes principales
Principe de l'ACP
Calcul des facteurs principaux et des composantes principales
Mesure de qualité des résultats, techniques d'interprétation
Utilisation de variables illustratives
Gestion des données manquantes
L'analyse des correspondances simples
Principe et métrique associée
Représentation des profils-lignes et des profils-colonnes, représentation simultanée
Règle d'interprétation des résultats
L'analyse des correspondances multiples
Principes de mise en oeuvre et interprétation
Application au dépouillement d'enquêtes
L'Analyse factorielle des données mixtes
Equilibre entre variables de natures différentes
Principe de mise en oeuvre et interprétation
Les méthodes de classification automatique
Méthodes non hiérarchiques : centres mobiles, nuées dynamiques
Méthodes hiérarchiques : méthode de Ward, construction et lecture du dendrogramme
Aspects pratiques de la classification : méthodes mixtes
Interprétation d'une partition à l'aide des variables initiales, en liaison avec une analyse factorielle
Analyses univariées et bivariées
Outils mathématiques de l'analyse des données
Rappels d'algèbre linéaire
Notion de métrique, projecteur
L'analyse en composantes principales
Principe de l'ACP
Calcul des facteurs principaux et des composantes principales
Mesure de qualité des résultats, techniques d'interprétation
Utilisation de variables illustratives
Gestion des données manquantes
L'analyse des correspondances simples
Principe et métrique associée
Représentation des profils-lignes et des profils-colonnes, représentation simultanée
Règle d'interprétation des résultats
L'analyse des correspondances multiples
Principes de mise en oeuvre et interprétation
Application au dépouillement d'enquêtes
L'Analyse factorielle des données mixtes
Equilibre entre variables de natures différentes
Principe de mise en oeuvre et interprétation
Les méthodes de classification automatique
Méthodes non hiérarchiques : centres mobiles, nuées dynamiques
Méthodes hiérarchiques : méthode de Ward, construction et lecture du dendrogramme
Aspects pratiques de la classification : méthodes mixtes
Interprétation d'une partition à l'aide des variables initiales, en liaison avec une analyse factorielle
Modalité d'évaluation
Le contrôle des connaissances est basé uniquement sur une étude de cas donnant lieu à la rédaction d'un rapport.
Bibliographie
- SAPORTA G. : Probabilités, analyse des données et statistique. 3 ème édition (Technip, 2011)
- TENENHAUS M. : Statistique. Méthodes pour décrire, expliquer et prévoir (Dunod, 2010)
- LEBART L., MORINEAU A., PIRON M. : Statistique exploratoire multidimensionnelle (Dunod, 4ème édition, 2006)
- BRY X. : Analyses factorielles simples (Economica, 1995)
- BOUROCHE J.M., G. SAPORTA : L'analyse des données (Que-Sais-Je ? PUF, 9ème édition, 2006)
- NAKACHE J.-P., CONFAIS J. : Approche pragmatique de la classification. Technip 2005
- Pierre-André Cornillon, Arnaud Guyader, Julie Josse .... : Statistiques avec R. Presses universitaires de Rennes 2012
- François Husson, Sébastien Lê et Jérôme Pagès : Analyse de données avec R. Presses universitaires de Rennes 2009
Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants
Rechercher une formation
RECHERCHE MULTI-CRITERES
-
Vous pouvez sélectionner des formations grâce à un mot ou à une expression présent dans l’intitulé ou dans les index (discipline ou métier visé).
Des index vous sont suggérés à partir du 3e caractère saisi, mais vous pouvez aussi saisir librement tout autre mot . - Les différents items sélectionnés sont croisés.
ex: "Comptabilité" et "Région Grand Est" - Validez par le bouton « Rechercher » ou par la touche Entrée.
- Cette recherche affiche aussi les fiches UE et certificats régionales. Leurs codes les distinguent des fiches nationales par le suffixe de la région (ex : « -IDF » ).
Par défaut, les fiches régionales reprennent le contenu de la fiche nationale correspondante. Mais dans certains cas, des informations régionales ont pu être ajoutées. - Certains diplômes se déclinent selon plusieurs parcours. Pour afficher tous les parcours, tapez la racine du code (ex : « LG035 »).
- Certains stages ont un double code : leur code propre et le code de l’UE ou du certificat équivalent.
- Dans tous les cas, veillez à ne pas insérer d'espace ni de ponctuation supplémentaire.
- Validez par le bouton « OK » (et non pas par la touche Entrée).
Chargement du résultat...

Intitulé de la formation |
Type |
Modalité(s) |
Lieu(x) |
|
---|---|---|---|---|
Intitulé de la formation
Licence Sciences des données
|
Lieu(x)
À la carte
|
Lieu(x)
Liban, Paris
|
||
Intitulé de la formation
Master Systèmes d'Information et Business intelligence (SIBI)
|
||||
Intitulé de la formation
Certificat de compétence Data analyst - Chargé(e) d'études statistiques
|
Lieu(x)
À la carte
|
Lieu(x)
Paris
|
||
Intitulé de la formation | Type | Modalité(s) | Lieu(x) |
Contact
EPN06 Mathématiques et statistiques
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
2 rue conté Accès 35 3 ème étage porte 19
75003 Paris
Sabine Glodkowski
Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation
UE
-
-
Paris
-
Centre Cnam Paris
- 2020-2021 1er semestre : FOAD 100%
- 2020-2021 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi
Comment est organisée cette formation ?Organisation de la modalité FOAD 100%
:Planning
2ème semestre
- Date de démarrage : 15/02/2021
- Date limite d'inscription : 24/04/2021
- Regroupements facultatifs : aucun
- Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
- Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
Accompagnement
- Plateforme Moodle
- Chat
- Forum
- Messagerie intégrée à la plateforme
- Classe virtuelle
Ressources mises à disposition de l'auditeur
- Documents de cours
- Enregistrement de cours
- Documents d'exercices, études de cas activités
- Bibliographie et webographie
Modalités de validation
- Projet
- 1 projet individuel
-
Centre Cnam Paris
-
Paris
-
-
Liban
-
Liban
- 2020-2021 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
- 2021-2022 1er semestre : Présentiel soir ou samedi
-
Liban
-
Liban
Code UE : STA101
- Cours
- 6 crédits
Responsable(s)
Vincent AUDIGIER