Analyse de données et classification

Ce cours introduit les techniques statistiques fondamentales pour l'analyse de grands tableaux de données. Il couvre la chaîne complète d'analyse : prétraitements (corrélation, ACP), classification supervisée bayésienne et non supervisée par k-means, et régression linéaire par moindres carrés. Les concepts sont illustrés par des cas d'étude concrets (classification d'alcools par capteurs QCM, détection d'activités humaines via accéléromètre) et approfondis dans un projet fil rouge réalisé en binôme sous forme de notebook Python.

Le projet d'analyse de données réalisé par les étudiants s'articulent autour de données capteurs (Inertial Measurement Unit) pour la détection d'activités par exemple et la création d'un pipeline d'analyse complet.