 | Programme d’études 2021-2022 | English | |
| Science des données II : analyse | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| S-BIOG-061 |
|
|
| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | Q2 |
Contenu de l'AA
Les chapitres de cette AA sont:
- Distances et classification hiérarchique
- K-means, MDS et SOM
- ACP et AFC
- AFM et indices de biodiversity
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. Husson, F., S. Lê & J. Pagès, 2009. Analyse de données avec R. Presses universitaires de Rennes, Rennes. 224pp. Cornillon, P.A. Et al, 2008. Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes. 257pp. Dagnelie, P., 2007. Statistique théorique et appliquée, Volumes I et II (2ème ed.). De Boeck & Larcier, Bruxelles. 511pp (vol. I) 734pp (vol. II).
Sans objet
Mode d'enseignement
- Mixte
Types d'activités
- Travaux pratiques
- Exercices de création et recherche en atelier
- Projet sur ordinateur
- Etudes de cas
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend