(3.0 cr.)

Maîtriser les principales méthodes utilisées en analytique avancée.

Statistique d'une série numérique multidimensionnelle. Principes et méthodes de détection du bruit et nettoyage des données. Exploration multidimensionnelle et nuages de points. Sélection de variables et réduction de dimensionnalité. Analyse de la variance. Analyses en composantes principales et en composantes indépendantes multidimensionnelles. Méthodes linéaires de régression et de classification. Méthodes à noyaux. Statistique bayésienne et les modèles bayésiens hiérarchiques. Méthodes ensemblistes : forêts aléatoires, gradient boosting, multiples models averaging.

Préalable(s): ((8STT117) ou (8GEN444))

Formule pédagogique : Magistral et/ou formation à distance

(12/2025)


Appartenance départementale

Informatique et mathématique

Ce cours n'est dans aucun programme ouvert aux admissions.

Ce cours est offert au trimestre suivant:

Hiver 2026

Groupe 01 (Saguenay (campus principal)) - RÉSERVÉ

du mardi 13-01-2026 au mardi 28-04-2026 de 08:00 à 10:45 Local: P3-3100