Page 71 - Télécom Evolution Catalogue 2018

DATA SCIENCE AVEC R

DATES & LIEUX FC9BD08
16 au 17 novembre 2017 à Brest 2 jours
24 au 25 mai 2018 à Paris
1370 €
8 au 9 novembre 2018 à Brest

OBJECTIFS ET PRÉSENTATION
Mettre en œuvre des tests d’hypothèses statistiques et identifi er leurs possibles limitations. Concevoir, développer en utilisant des
librairies et maintenir des applications de traitement de données basées sur les séries chronologiques avec le langage R. Manipuler
des données avec des algorithmes développés sous R. Utiliser la documentation de R notamment les développements statistiques
dans la description des algorithmes.
Le langage R est un des langages les plus utilisés dans les sciences de données.
PARTICIPANTS ET PRÉREQUIS
BIG DATA
De bonnes connaissances en probabilités et des bases sur les processus stochastiques ou séries chronologiques sont requises pour
suivre cette formation.
PROGRAMME
Première partie: Kolmogorov, loi de student, pvalue), Deuxième partie:
Séance de travaux pratiques sur les
Prise en main du logiciel sous forme
ƒ les intervalles de confi ance et sur ƒ
de travaux pratiques didactiques le traitement de données: analyse tests d'hypothèses et intervalles de
dont le but est de manipuler les en composantes principales, k plus confi ance
Application des concepts sur le
commandes et structures simples proches-voisins... Seules des notions ƒ
de R couramment acceptées et mises en traitement de données vus la veille
ƒ pratique seront abordées.
Remise à niveau sur les tests
d'hypothèses de base (chi-2,

MODALITÉS PÉDAGOGIQUES RESPONSABLES
Prise en main et programmation. Jean-Marc LE CAILLEC Patrick MEYER
Enseignant-chercheur à Enseignant-chercheur à IMT
IMT Atlantique, il enseigne Atlantique, il enseigne la recherche
le traitement et la décision opérationnelle et l’algorithmique.
statistique. Ses travaux de Ses thèmes de recherche se
recherche portent sur l’analyse de situent principalement dans
signaux / séries chronologiques l’aide multicritère à la décision,
non gaussiennes et non linéaires. qui modélise les préférences de
Il a notamment travaillé chez décideurs afi n de leur fournir de
Thales Air System (Airsys) sur des meilleures recommandations de
systèmes de radar de surveillance décision.
aérienne.

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