L'analyse de données est un sujet transverse à cheval sur l'algorithmique, les statistiques et l'optimisation. Elle s'appuie sur des langages de haut niveau comme Python ou R pour la manipulation et le traitement des données. Ce cours introductif abordera l'analyse de données à la fois dans ses aspects théoriques et appliqués.
Références:
- Hastie, Tibshirani, Friedman: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed.). Springer, 2017.
- Scott and Stain: Multi-dimensional Density Estimation. In Handbook of Statistics, volume 23 (Data Mining and Computational Statistics), 2004.
- Responsable: Berkemer Sarah
- Responsable: Butler Tara
- Responsable: Chennoufi Sara
- Responsable: Ehrhardt Adrien
- Responsable: Krejca Martin
- Responsable: Oudot Steve
- Responsable: Pogudin Gleb
- Responsable: Sureshkumar Anandhu
- Responsable: Tomchuk Bogdan
- Responsable: Tsigaridas Elias