Cette unit茅 d鈥檈nseignement n鈥檈st pas accessible aux 茅tudiants d鈥櫭ヽhange !
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d'enseignement
d'enseignement
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Le(s) pr茅requis de cette Unit茅 d鈥檈nseignement (UE) sont pr茅cis茅s 脿 la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Contenu
PARTIE 1 - G脡OM脡TRIE DES DONN脡ES
1. Base de donn茅es
2. Op茅rations sur une base de donn茅es
3. Esp茅rance conditionnelle
PARTIE 2 - EXPLORATION DES DONN脡ES
4. Analyse en composantes principales
5. Analyse en clusters
6. Analyse discriminante
PARTIE 3 - APPROCHES STRUCTURELLE
7. Mod猫le lin茅aire
8. Approximation Normale
9. Mod猫les de choix
ANNEXE
A. Introduction 脿 Python
1. Base de donn茅es
2. Op茅rations sur une base de donn茅es
3. Esp茅rance conditionnelle
PARTIE 2 - EXPLORATION DES DONN脡ES
4. Analyse en composantes principales
5. Analyse en clusters
6. Analyse discriminante
PARTIE 3 - APPROCHES STRUCTURELLE
7. Mod猫le lin茅aire
8. Approximation Normale
9. Mod猫les de choix
ANNEXE
A. Introduction 脿 Python
M茅thodes d'enseignement
Cours magistral hebdomadaire.
S茅ances d'exercices.
S茅ances d'exercices.
Modes d'茅valuation
des acquis des 茅tudiants
des acquis des 茅tudiants
Examen 茅crit
Ressources
en ligne
en ligne
Syllabus disponible en ligne sur la plateforme Moodle
Facult茅 ou entit茅
en charge
en charge
