Bts Analyses De Biologie Médicale - Onisep
- Construire des modèles, les évaluer et les mettre en application pour répondre à des questions stratégiques. Programme 80 périodes de 50 minutes: Les fondamentaux du langage Python. Des statistiques pour décrire les données. Les principaux algorithmes du Machine Learning ( SVM, K-Means, Régression…). Premiers pas avec l’analyse de données - Learn | Microsoft Docs. Techniques de présentation des données. Les bibliothèques NumPy, Pandas, Seaborn, Scikit-learn. Mise en œuvre d'un style de programmation et de comportements de type professionnel. Certification(s) visée(s) Attestation de réussite d'une unité d'enseignement (UE) de Promotion sociale La réussite de cette formation est sanctionnée par l'attestation de réussite: « Analyse de données et Big Data ». Type de formation Enseignement de promotion sociale Conditions d'admission Prérequis administratif Avoir au minimum le certificat de l'enseignement secondaire supérieur de plein exercice (CESS) ou son équivalence. ou équivalence du titre obtenu à l'étranger. ou réussite d'un test d'admission en français et en mathématiques organisé pour les étudiants qui n'auraient pas obtenu le CESS ou équivalent.
Formation Analysis De Données 2018
Elle peut se prêter à de multiples variantes. En complément Des travaux pratiques (TP) en lien avec le cours sont proposés. Nous incitons fortement les étudiants à réaliser les exercices de TP qui seront régulièrement fourni (avec les corrigés) pour acquérir la maîtrise du logiciel SAS (fourni par la formation). Ces TP ne sont pas évalués. Chapitre 0: Introduction Présentation du cours et comment le travailler. Chapitre 1: Notions élémentaires en Analyse des données Rappels de quelques outils d'algèbre linéaire, d'analyse et de statistiques: moyenne, variance, écart-type, matrice de covariance, inerties, etc. Exemples. Chapitre 2: Description bidimensionnelles et mesure de liaison entre variables Mesure de liaison: Lorsque des juges ont exprimé leurs préférences sous forme de classements, comment déterminer le degré d'accord entre eux? S'il est jugé suffisant, comment dégager une opinion commune? Formation IA, Machine Learning, analyse de données. Exemples. Etude des tableaux de contingence à double entrée. Chapitre 3: Méthodes de classification Classification par centres mobiles.
Classification hiérarchique ascendante: Méthodes du saut minimal, du diamètre maximal, de la distance moyenne et de la règle de Ward. Chapitre 4: Analyse en composante principale (ACP) Présentation de la méthode dans ses divers aspects. Chapitre 5: Analyse de variance Analyse de variance à un facteur Analyse de variance à deux facteurs répétés ou non. Exemples d'illustration. Chapitre 6: Analyse Discriminante (AD) Etude de la méthode et interprétation. Exemple. Chapitre 7: Analyse factorielle des correspondances (AFC) Etude de la méthode dans ses divers aspects. Interprétations. Chapitre 8: Analyse factorielle des correspondances multiples (AFCm) Présentation de la méthode et lien avec l'AFC. Interprétations et exemples. Chapitre 9: Régression linéaire multiple Le modèle linéaire standard. Estimation des paramètres par les moindres carrés ordinaires. Théorème de Gauss-Markov. Prévision. Formation analysis de données pdf. Significativité. Contrôle des connaissances D'une part l'étudiant doit envoyer selon le calendrier prévu les exercices du cours par courriers postal ou électronique (4 vagues d'exercices).