Analyse des données multidimensionnelles - Agrocampus

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Description

  • Typologie

    Formation

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    En ligne

  • Dates de début

    Dates au choix

Cette 2ème édition augmentée du cours d'analyse de données multidimensionnelles débutera le 1er mars 2016.

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En ligne

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Dates au choixInscriptions ouvertes

À propos de cette formation

Ce MOOC a été conçu pour ceux qui, sans être statisticiens, sont confrontés à l'analyse statistique de données. Tous les domaines où l'on recueille des données sont concernés : enquêtes d'opinion, marketing, biologie, écologie, géographie, etc.

Questions / Réponses

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Les Avis

3.5
  • Je crois que la formation est de qualité, qu'il y a des enseignants qualifiés et de rigueur. J'ai foi en ce qie les établissements assurent un cadre propice à une formation de qualité. Je recommande cette formation, et je ma veux pour moi même.
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100%
4.4
très bien

Évaluation de la formation

Recommandée

Évaluation du Centre

Aboulaye Sanogo

3.0
03/10/2020
Votre avis sur cette formation: Je crois que la formation est de qualité, qu'il y a des enseignants qualifiés et de rigueur. J'ai foi en ce qie les établissements assurent un cadre propice à une formation de qualité. Je recommande cette formation, et je ma veux pour moi même.
Recommanderiez-vous cette formation?: Oui

Armel Brou

4.0
17/10/2019
Votre avis sur cette formation: Intéressant d'avoir cet intéressant cours gratuitement
Recommanderiez-vous cette formation?: Oui
*Tous les avis recueillis par Emagister & iAgora ont été vérifiés

Les exploits du centre

Ce centre a démontré ses qualités sur Emagister
7 ans avec Emagister

Les matières

  • Analyse de résultats
  • Analyse de données
  • Évaluation de la formation

Le programme

Evaluation L'évaluation de vos connaissances se fera en continu, sur la base de quiz autocorrectifs qui vous seront proposés à l'issue de chaque vidéo. Par ailleurs, des exercices sur table et des mini-projets vous donneront l'occasion de mettre en œuvre les méthodes sur logiciel et d'échanger sur les forums. Les réponses aux quiz et exercices ainsi qu'un exercice d'évaluation finale vous permettront d'obtenir une attestation de suivi avec succès.

Semaine 1 : Analyse en composantes principales
  • Données, problématique et exemples
  • Recherche d'une représentation des individus
  • Interprétation de la représentation des individus grâce aux variables
  • Représentation des variables
  • Aides à l'interprétation
  • Mise en œuvre sous FactoMineR
Semaine 2 : Analyse factorielle des correspondances
  • Données, notations, questions
  • Liaison et indépendance entre deux variables qualitatives
  • Comment l'AFC appréhende-t-elle l'écart à l'indépendance ?
  • Nuages des lignes et des colonnes et leur représentation
  • Pourcentages d'inertie et inerties en AFC
  • Représentation simultanée des lignes et des colonnes
  • Aides à l'interprétation
  • Mise en œuvre sous FactoMineR
Semaine 3 : Analyse des correspondances multiples
  • Données, objectifs et problématique
  • Transformation du tableau des données
  • Représentation des individus
  • Représentation des modalités comme aide à l'interprétation de la représentation des individus
  • Nuage des modalités et sa représentation optimale
  • Représentation simultanée des deux nuages
  • Interprétation des valeurs propres
  • Représentation des variables
  • Aides à l'interprétation
  • Tableau de Burt
  • Mise en œuvre sous FactoMineR
Semaine 4 : Classification
  • Données, définitions
  • Principe de construction d'un arbre hiérarchique
  • Algorithme de partitionnement : les K-means
  • Consolidation des classes
  • Classification sur données de grande dimension
  • Analyse factorielle et classification
  • Caractérisation des classes d'individus
  • Mise en œuvre sous FactoMineR
Semaine 5 : Analyse Factorielle Multiple
  • Données, problématique
  • Equilibre des groupes et choix d'une pondération des variables
  • Etude et représentation des groupes de variables
  • Représentation des points partiels
  • Représentation des analyses séparées
  • Prise en compte de groupes de variables qualitatives
  • Prise en compte de tableaux de contingence
  • Aide à l'interprétation
  • Mise en œuvre sous FactoMineR

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