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Analyse des données : méthodes descriptives

Analyse des données : méthodes descriptives
Unité d'enseignement

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Détails

Infos générales

Code
STA101

Présentation

Objectifs

Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel. Le cours s'appuiera sur la pratique du logiciel R.

Intitulé officiel

Analyse des données : méthodes descriptives
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Programme

Durée et organisation

L’année est organisée en 2 semestres : semestre 1 (S1) d’octobre à février/mars et semestre 2 (S2) de février/mars à juin.

Parcours diplômant

Le cursus est proposé selon une programmation permettant d’optimiser la durée de la formation, compatible avec une activité professionnelle.

Unités d’enseignement « à la carte »

Vous avez toute liberté pour effectuer votre choix parmi l’ensemble des unités d’enseignement (UE) qui vous sont proposées.

Cours à distance via Internet :

Autoformation avec accompagnement par un enseignant(e) (en individuel ou collectif). Utilisation de supports numériques (documents pdf, documents sonorisés, vidéos interactives, quiz d’autoévaluation...) et échanges en classes virtuelles par visioconférence (en direct ou en différé), messagerie, forums, chat...
 

Méthodes mobilisées

Pédagogie qui combine apports académiques, études de cas basées sur des pratiques professionnelles et expérience des élèves.
Équipe pédagogique constituée pour partie de professionnels. Un espace numérique de formation (ENF) est utilisé tout au long du cursus.
 

Modalités d’évaluation

Chaque unité (UE/US, UA) fait l’objet d’une évaluation organisée en accord avec l’Établissement public (certificateur) dans le cadre d’un règlement national des examens.
 

Accessibilité public handicapé

Nos formations sont accessibles aux publics en situation de handicap. Un référent Cnam est dédié à l’accompagnement de toute personne en situation de handicap : Contactez le référent.
 

Modalités et délais d’accès

Les inscriptions se déroulent dès le mois de mai pour les formations qui débutent en octobre (semestre 1) et dès novembre pour les formations qui débutent en février (semestre 2).

Contenu de la formation

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

Unités d'enseignement

  • Analyse des données : méthodes descriptives
    À distance / Partiellement à distance Février à Juin 50 heures 6 crédits

Organisation

Modalités d'inscription

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