Contenu de l'AA

Le cours est entièrement disponible en ligne : https://wp.sciviews.org. Les chapitres de cette AA sont:

- Classification ascendante hiérarchique, K-moyennes, matrices de distances, indices de biodiversité
- ACP et AFC
- AFM et big data
- Bases de données et MDS
- Données ouvertes et SOM

Supports principaux non reproductibles

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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

• Hybride

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