 | Programme d’études 2018-2019 | English | |
 | Sciences des données III : exploration et prédiction | ||
Activité d'apprentissage à la Faculté des Sciences |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) |
|---|---|---|---|
| S-INFO-032 |
|
| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 15 | 0 | 15 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Séries spatio-temporelles; Classification supervisées; Random Forest; Analyse discriminante linéaire; Régression non linéaire; Modèles de croissance; Courbe dose-réponse; Von Bertalanffy; Richards; Weibull; Gompertz; logiciels R, RStudio y compris R Markdown et Notebook, git.
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Sans objet.
Autres références conseillées
Barnier, J., 2018. Introduction à R et au tidyverse (https://juba.github.io/tidyverse/index.html). Ismay, Ch. & Kim A.Y, 2018. Moderndive: An introduction to statistical and data science via R (http://moderndive.com). Wickham, H. & Grolemund, G, 2017. R for data science (http://r4ds.had.co.nz). Zar, J.H., 2010. Biostatistical analysis (5th ed.). Pearson Education, London. 944pp. Dagnelie, P., 2007. Statistique théorique et appliquée, Volumes I et II (2ème ed.). De Boeck & Larcier, Bruxelles. 511pp (vol. I) 734pp (vol. II). Venables W.N. & B.D. Ripley, 2002. Modern applied statistics with S-PLUS (4th ed.). Springer, New York, 495 pp. Legendre, P. & L. Legendre, 1998. Numerical ecology (2nd ed.). Springer Verlag, New York. 587 pp.
Mode d'enseignement
- Face à face
- Mixte
Types d'activités
- Cours magistraux
- Conférences
- Préparations, travaux, recherches d'information
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend