Exploratory Data Analysis (U-Paris)

Organisation

À partir du 2024-01-10 jusqu’au 2024-04-26 (12 semaines enseignement)

Cours/TP

Mercredi de 9h00 à 10h30 à partir du 6 mars Vérifier l’emploi du temps

Cours/TP

Mercredi de 13h30 à 15h00
Salle 1006 Bâtiment Sophie Germain

Cours/TP

Vendredi de 8h30 à 10h00 jusqu’au 16 février Salle 135 Bâtiment Olympe de Gouges
Vérifier l’emploi du temps

Ammenez votre ordinateur en salle!

Prérequis

• Cours Probabilités M1 Mathématiques ou Cours Probabilités M1 MIDS
• Cours de Statistique Fondamentale suivi en parallèle à ce cours
• Analyse matricielle

Plan

Références

• Class notes_
• for Data Science
• Tidy models
• ggplot2 book
• Advanced R, Hadley Wickham
• Hands-On Programming with R, Garret Grolemund
• Data Visualization, Kieran Healy
• Humanities Data in R, Taylor Arnold and Lauren Tilton
• Correspondence Analysis, Michael Greenacre
• R graphics
• R-project
• Rstudio
• Quarto

Outils

• R-project tidyverse, quarto, plotly, tidymodels, …

Installer sur votre ordinateur (si possible)

• version > 4.x
• Rstudio
• Quarto

ou … Travailler dans le nuage

• https://posit.cloud

Contrôle des connaissances (MCC)

• Session 1
  • Contrôle continu : 2 EST + 3 mini-projets
  • Note finale : ${\text{CC}}$
• Session 2 : Examen terminal En cas d’absence injustifiée en seconde session, la note de première session n’est pas reportée

Devoirs, partiels et examens

Validation

Note de session supérieure ou égale à 10.

Moodle

Pourquoi ?