Méthodes statistiques pour les données massives

· Apprendre à synthétiser et extraire l’information de masses de données ou de données de grande dimension
· Maitriser les outils modernes de statistique pour l’analyse et la prise de décisions
· Savoir mettre en oeuvre les techniques récentes avec le logiciel R

· Régression en grande dimension (plus de variables que d’observations) : sélection de variables, régularisation et méthodes sparses, méthodes de projections
· Clustering en grande dimension : modèle de mélange parcimonieux
· Classification en grande dimension : sélection de variables, méthodes de projections, régularisation.

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