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École nationale supérieure des sciences agronomiques, agroalimentaires, horticoles et du paysage

MOOC "Analyse des données multidimensionnelles"

Après une 1re session suivie par plus de 5 000 participants, une 2e session du MOOC d'Analyse des données multidimensionnelles sera jouée à partir du 1er mars 2016. L'inscription gratuite permet de profiter des cours (vidéos, quiz, exercices, mise en œuvre logiciel) à son rythme.
Pour s'inscrire : bit.ly/1PT1dRe

Ce MOOC a été développé par François Husson, professeur de statistique, Jérôme Pagès ancien professeur de statistique et Magalie Houée-Bigot, ingénieur d’études de l’Unité pédagogique de mathématiques appliquées du campus rennais d’AGROCAMPUS OUEST.

Il 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.

Il donne des clés pour synthétiser et communiquer une information complexe dans de gros tableaux de données. L'analyse de données propose plusieurs méthodes permettant de décrire de tels tableaux de données.

Ces méthodes peuvent être caractérisées par deux termes : multidimensionnel et visualisation.
Multidimensionnel signifie que l'on va analyser simultanément plusieurs variables. Dans une enquête par exemple, on a interrogé un millier de personnes et posé une centaine de questions. On peut avoir l'intuition qu'analyser simultanément l'ensemble des réponses aux 100 questions, permettra une compréhension beaucoup plus fine, beaucoup plus profonde du phénomène étudié comparé à une étude successive des questions prises une à une.
Deuxième terme qui caractérise l'analyse des données : le terme visualisation. On va visualiser les individus statistiques d'une part, c'est-à-dire, dans une enquête, les répondants et les variables d'autre part. Existe-t-il des sous-populations d'individus ? Comment peut-on décrire et caractériser ces sous-populations par les variables ? Peut-on comprendre les liaisons entre variables grâce aux individus ? La richesse des méthodes d'analyse des données réside dans la complémentarité de ces deux visualisations.

Tout au long de ce MOOC, sont détaillés des exemples et des exercices issus de jeux de données réels sont proposés. Les apprenants peuvent devenir autonomes et s’approprier les méthodes fondamentales de l'analyse de données en mettant en œuvre les méthodologies du cours grâce au logiciel gratuit FactoMineR. 

 

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