Analyse de données / Data Mining

Thème

Ce cours existe en trois versions :

une version étendue (24h) pour le master 2 statistique de Paris VI (LSTA)
une version moins détaillée pour le cours INF MDI 348 (avec en complément une introduction à R)
une version courte limitée aux aspects exploratoires pour le cours ISC 664 du Master 2 COMASIC

Supports

Documents communs

Un exemple d'analyse exploratoire :
- Données : Wine quality de Cortez et al.
- transparents
- un article scientifique au sujet de ces données.
Un exemple de sujet d'examen :
- énoncé
- fichiers sources (format Sweave)

Master 2 statistique de Paris VI

Introduction
Visualisation de données
Réduction de dimension (Analyse en composantes principales, MDS, etc.)
Classification automatique (clustering, EM)
Méthodes supervisées

Compléments :

cours de visualisation
cours sur le recuit déterministe (méthode de classification)
cours d'optimisation
Livre The Elements of Statistical Learning

INF MDI 348

Master 2 COMASIC

Analyse exploratoire par visualisation statistique. Cf mon cours de visualisation pour des compléments.
Réduction de dimension (Analyse en composantes principales)
classification automatique (clustering)

Liens

mon cours sur l'apprentissage statistique
les cours d'analyse des données de Philippe Besse