Objectifs :
Comprendre les limites de certaines méthodes et les avantages d'autres méthodes statistiques dans le cadre de données massives.
Être capable de comprendre l'influence des données manquantes dans une analyse statistique.
Comprendre les limites de certaines méthodes et les avantages d'autres méthodes statistiques dans le cadre de données massives.
Être capable de comprendre l'influence des données manquantes dans une analyse statistique.
Programme :
Séance 1 : la limite des méthodes usuelles quand on passe au Big Data (histoire de refaire un point sur les outils de stat)
Séance 2 : comment les méthodes statistiques peuvent améliorer le stockage et la vitesse suivant les objectifs.
Séance 3 : la question de la véracité des données et comment traiter les données manquantes.
Séance 4 : les autres V des 6V et/ou sur approfondir des thèmes suivant les retours des participants.
Séance 1 : la limite des méthodes usuelles quand on passe au Big Data (histoire de refaire un point sur les outils de stat)
Séance 2 : comment les méthodes statistiques peuvent améliorer le stockage et la vitesse suivant les objectifs.
Séance 3 : la question de la véracité des données et comment traiter les données manquantes.
Séance 4 : les autres V des 6V et/ou sur approfondir des thèmes suivant les retours des participants.
Pré-requis :
Connaissance de base en statistique et en manipulation du logiciel R
Connaissance de base en statistique et en manipulation du logiciel R
Compétences acquises à l'issue de la formation :
Prendre conscience des limites des méthodes classiques pour l'analyse des données massives.
Être capable de mettre en œuvre des méthodes adaptées.
Être capable de comprendre l'influence des données manquantes dans une analyse statistique.
Prendre conscience des limites des méthodes classiques pour l'analyse des données massives.
Être capable de mettre en œuvre des méthodes adaptées.
Être capable de comprendre l'influence des données manquantes dans une analyse statistique.
- Enseignant: Vincent Brault