Exploratory Data Analysis (U-Paris)
Organisation
À partir du 2024-01-10 jusqu’au 2024-04-26 (12 semaines enseignement)
- Cours/TP
- Mercredi de 13h30 à 15h00
Salle 1006 Bâtiment Sophie Germain - Cours/TP
- Vendredi de 9h00 à 10h30
Salle 135 Bâtiment Olympe de Gouges
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
- 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)
ou … Travailler dans le nuage
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
| 2 EST + 3 mini projets | |
|---|---|
| 2024-01-26 | Tables et visualisation |
| 2024-02-16 | EST lois univariées |
| 2024-03-01 | Régression |
| 2024-04-05 | EST Méthodes matricielles |
| 2024-05-18 | Méthodes factorielles |
Validation
Note de session supérieure ou égale à 10.