Cette 6ème édition du cours d'analyse de données multidimensionnelles débutera le 2 mars 2020.
Ce cours vise à comprendre et appliquer les méthodes fondamentales de l'analyse des données : analyse en composantes principales, analyse factorielle des correspondances, analyse des correspondances multiples, classification ascendante hiérarchique. Une extension vers l'analyse factorielle multiple permettra d'aborder le traitement de données plus complexes (nouveauté par rapport à la première édition).
Conçu en vue des applications, ce cours donne une large place aux exemples et à la mise en œuvre logicielle (logiciel FactoMineR de R). La présentation des méthodes recourt le moins possible au formalisme mathématique en privilégiant l'approche géométrique.
L'objectif est de rendre les participants autonomes dans la mise en œuvre et l'interprétation d'analyses exploratoires multidimensionnelles.
A qui s'adresse ce MOOC ?
Ce MOOC a été conçu pour ceux qui, sans être statisticiens, sont confrontés à l'analyse statistique de données. Tous les domaines où l'on recueille des données sont concernés : enquêtes d'opinion, marketing, biologie, écologie, géographie, etc.
Pré-requis
Ce cours est destiné aux étudiants et professionnels ayant un niveau master et/ou un background dans une discipline scientifique.
Des connaissances de base en statistique sont nécessaires : coefficient de corrélation, test du Chi2, analyse de variance à un facteur.
Enfin, une initiation au langage R est suffisante pour la mise en œuvre concrète des méthodes.
L'évaluation de vos connaissances se fera en continu, sur la base de quiz autocorrectifs qui vous seront proposés à l'issue de chaque vidéo. Par ailleurs, des exercices sur table et des mini-projets vous donneront l'occasion de mettre en œuvre les méthodes sur logiciel et d'échanger sur les forums. Les réponses aux quiz et exercices ainsi qu'un exercice d'évaluation finale vous permettront d'obtenir une attestation de suivi avec succès.
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Ce cours est repris et développé dans le livre suivant :
Husson, F., Pagès, J. et S. Lê (2016). Analyse de données avec R. Presses Universitaires de Rennes (18 Eur.), 2ème édition