RAPPELS DU LANGAGE R (0,25 JOUR)
✓ Les types de données dans R
✓ Importation-exportation de données
✓ Techniques pour tracer des courbes et des graphiques
ANALYSE EN COMPOSANTES (1 JOUR)
✓ Analyse en Composantes Principales
✓ Analyse Factorielle des Correspondances
✓ Analyse des Correspondances Multiple
LA MODELISATION (0,25 JOUR)
✓ Les algorithmes supervisés et non supervisés
✓ Le choix entre la régression et la classification
✓ Les étapes de construction d’un modèle
LES ALGORITHMES NON SUPERVISES (1 JOUR)
✓ Le clustering hiérarchique
✓ Le clustering non hiérarchique
✓ Les approches mixtes
PROCEDURES D’EVALUATION DE MODELES (0,5 JOUR)
✓ Les techniques de rééchantillonnage
✓ Mesures de performance des modèles prédictifs
✓ Matrice de confusion, de coût et la courbe ROC et AUC
LES ALGORITHMES SUPERVISES (1 JOUR)
✓ Le principe de régression linéaire univariée
✓ La régression multivariée
✓ La régression polynomiale
✓ La régression logistique
✓ Le Naive Bayes
✓ L’arbre de décision
✓ Les K plus proches voisins
