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Introduction à l'analyse de données multivariées

Me 1.7.2020 (en ligne) ou
Lu 7.12.2020 (en classe)

Les techniques d'analyse de données multivariées permettent d'identifier les structures cachées existant dans les données. Pour y parvenir, des méthodes graphiques et numériques sont combinées, ce qui permet d'interpréter clairement et rapidement les relations mises en évidence. L'accent est mis sur les outils graphiques.
Connaissances préalables requises : celles du cours "Visualisation de données de laboratoire avec Excel" ou des connaissances équivalentes.


Qu'apprendrez-vous?
Souhaitez-vous découvrir et examiner les dépendances entre plusieurs variables ? Grâce à différentes méthodes de la statistique multivariée, vous apprendrez dans ce cours à identifier les principales structures existant dans les données. Pour y parvenir, des méthodes graphiques et numériques sont combinées. Elles rendent possible une interprétation claire et rapide des dépendances. Les méthodes et leur utilisation sont illustrées par de nombreux exemples pratiques tirés de l'industrie chimique et pharmaceutique (production de colorants, qualité de procédés, spectrographie). Le cours est complété par des démonstrations sur PC.

À qui s'adresse le cours ?
  • À tous ceux qui souhaitent analyser efficacement de grands jeux de données multivariées.
  • Des connaissances préalables élémentaires en statistique sont requises (par exemple celles correspondant au stage de formation "Visualisation de données de laboratoire avec Excel").

Quels thèmes seront abordés au cours ?
 Représentations graphiques
 Matrice de nuages de points
Trellis-Display
Graphiques interactifs à l'aide de l'ordinateur (Spin, Brush)
 Réduction de la dimension
 Analyse en composantes principales (ACP)
Biplot
 Discrimination et classification
 Analyse discriminante
Arbres de classification et de régression (CART)
Classification


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