STT1050 - Analyse des données et apprentissage statistique

Réduction de la dimensionnalité : analyse en composantes principales. Apprentissage statistique : classification supervisée et prédiction. Classification non supervisée ou «clustering». Choix optimal du nombre de classes. Régression logistique. Introduction aux réseaux de neurones artificiels. Traitement des données avec le logiciel R ou le langage de programmation Python. Applications dans des domaines variés.

Préalable 1 :

STT1001	Probabilités et statistiques
ou
STT1042	Statistique