Analyse de données

Description du cours

Ce module approfondit l’analyse de données en abordant différentes méthodes statistiques. Il commence par l’exploration des variables uniques, puis des relations bivariées et multivariées. L’analyse en composantes principales (ACP) est présentée comme outil de réduction dimensionnelle. Le cours détaille la régression linéaire simple, ses hypothèses et ses interprétations. Il étend ensuite la méthodologie à la régression multiple, permettant de modéliser plusieurs variables explicatives. Un volet important est consacré au diagnostic de régression et à la validation des modèles. Les tests statistiques classiques sont introduits pour comparer des populations et vérifier des hypothèses. La régression quantile est explorée pour mieux comprendre la variabilité des distributions. Les méthodes de régularisation sont abordées afin de traiter les problèmes de surapprentissage. Au terme du cours, l’étudiant maı̂trise des techniques modernes d’analyse et de modélisation des données.