Programme d’études 2018-2019English
Statistique multidimensionnelle
Unité d’enseignement du programme de Master en sciences informatiques à la Faculté des Sciences
CodeTypeResponsable Coordonnées
du service
Enseignant(s)
US-M1-SCINFO-082-MUE optionnelleVOUE MichelS878 - Physique des matériaux et Optique
  • VOUE Michel

Langue
d’enseignement
Langue
d’évaluation
HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) CréditsPondération Période
d’enseignement
  • Français
Français151500033.002e quadrimestre

Code(s) d’AAActivité(s) d’apprentissage (AA) HT(*) HTPE(*) HTPS(*) HR(*) HD(*) Période
d’enseignement
Pondération
S-INFO-019Statistique multidimensionnelle1515000Q2100.00%

Unité d'enseignement

Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

  • Gérer des projets de développement informatique d'envergure
    • -Etre capable d'appliquer, de mobiliser, d'articuler et de valoriser les connaissances et les compétences acquises en vue de contribuer à la conduite et à la réalisation d'un projet
  • Maîtriser les techniques de communication
    • -Pouvoir communiquer de façon claire, structurée et argumentée, tant à l'oral qu'à l'écrit, ses conclusions, ses propositions originales ainsi que les connaissances et principes sous-jacents
    • -Etre capable d'adapter sa communication à des publics divers
  • Développer et intégrer un fort degré d'autonomie
    • -Etre capable d'acquérir seul de nouveaux savoirs

Acquis d'apprentissage UE

A l'issue de cet enseignement, les étudiants seront capables de :
- Identifier la technique d'analyse multivariée en fonction de la nature des variables statistiques
- d'appliquer les techniques d'analyse en composantes principales, d'analyse des correspondances (multiples) et de classification automatique au traitement statistique de tableaux de données multidimensionnels
- de maîtriser un logiciel d'analyse statistique multidimensionnelle

Contenu de l'UE

- Décomposition aux valeurs singulières
- Analyse en composantes principales
- Analyse des correspondances (multiples)
- Techniques de classification (k-moyennes, classification hiérachique ascendante)
- Machines à vecteurs de support

Compétences préalables

- Statistique univariée et bivariée de base
- Tests d'hypothèses
- Algèbre matricielle de base

Types d'évaluations Q2 pour l'UE

  • Présentation et/ou travaux

Commentaire sur les évaluations Q2 de l'UE

Sans objet

Types d'évaluation Q3 pour l'UE

  • Examen oral

Commentaire sur les évaluations Q3 de l'UE

Sans objet

Types d'activités

AATypes d'activités
S-INFO-019
  • Cours magistraux
  • Exercices dirigés
  • Utilisation de logiciels

Mode d'enseignement

AAMode d'enseignement
S-INFO-019
  • Face à face

Supports principaux

AA
S-INFO-019

Supports principaux non reproductibles

AASupports principaux non reproductibles
S-INFO-019Sans objet

Supports complémentaires

AA
S-INFO-019

Supports complémentaires non reproductibles

AASupport complémentaires non reproductibles
S-INFO-019Sans objet

Autres références conseillées

AAAutres références conseillées
S-INFO-019Statistiques Exploratoire Multidimensionnelle - L. Lebart, M. Piron and A. Morineau - Dunod - 2006

Reports des notes d'AA d'une année à l'autre

AAReports des notes d'AA d'une année à l'autre
S-INFO-019Non autorisé
(*) HT : Heures théoriques - HTPE : Heures de travaux pratiques encadrés - HTPS : Heures de travaux pratiques supervisés - HD : Heures diverses - HR : Heures de remédiation - Dans la colonne Pér. (Période), A=Année, Q1=1er quadrimestre et Q2=2e quadrimestre
Date de génération : 02/05/2019
20, place du Parc, B7000 Mons - Belgique
Tél: +32 (0)65 373111
Courriel: info.mons@umons.ac.be