Principaux objectifs
Volume : 13 séances x 1,5h
Planning prévisionnel
- Approfondir la programmation R
- Focalisé sur les compétences statistiques : 1D, 2D, stat inf, AND
Volume : 13 séances x 1,5h
Planning prévisionnel
- 17 sept. : Exercices de rappel
- 17 sept. : Exercices de rappel (suite)
- 24 sept. : Etude approfondie du jeu de données 1
- 31 sept. : IE1 (courte IE1 papier : connaissance de base) + Fin étude jeu de données 1
- 8 oct. : Approfondissement ggplot2
- 17 oct. : Approfondissement dplyr + tidyr
- 29 oct. : Restructuration et étude d'un jeu de données brutes (jeu de données 2)
- 12 nov. : TP noté sous forme d'une étude de cas (analyse du problème, commande R, interprétation des résultats)
- 12 nov. : Lancement du projet par groupes de 5 (présentation de la BDD brute, constitution des groupes, réflexion sur la problématique traitée)
- 26 nov. : Avancement du projet (précision de la problématique traitée, avancée sur le data-management)
- 3 déc. : Présentation des package FactoMineR et Factoshiny pour les méthodes d'AND avec R (ACP, AFC, ACM)
- 3 déc. : Utilisation de méthodes d'AND dans le cadre du projet
- 10 déc. : Finalisation du projet, détails pour réalisation du rapport avec R markdown
Note = 0,2 IE1 + 0,3 TP noté + 0,4 Projet + 0,1 Assiduité
Assiduité évalué sur la base de la qualité des rendus suite à chaque séance
- Διδάσκων: Fatma Bouali
- Διδάσκων: Vincent Vandewalle