Scolarité
Premier cycle - 3,0 crédit(s)
Département
Département d'informatique et d'ingénierie
Objectifs
Au terme de ce cours, l’étudiant.e comprendra les principales méthodes statistiques utilisées en analyse des données. Il/elle sera en mesure d’appliquer ces méthodes pour résoudre des problèmes pratiques à l’aide d’un langage de programmation (ex. Python ou R).
Contenu
Types de données et prétraitement : échantillonnage, nettoyage. Statistique descriptive pour la visualisation et l’interprétation des données. Statistique inférentielle: sélection d’un modèle statistique, estimation de paramètres d’un modèle à partir de données, prédiction. Maximum de vraisemblance. Modèles linéaires pour la régression et la classification. Évaluation d’un modèle statistique (ex. biais, consistance, etc.). Analyse de variance. Processus stochastiques. Introduction à la statistique Bayésienne. Ce cours comporte des séances obligatoires de travaux dirigés (TD).
Exigences de qualification pour l'enseignement
Diplôme(s)
Maîtrise en informatique ou un secteur disciplinaire connexe au cours.
Expérience
Deux (2) ans d'expérience dans un domaine lié au contenu du cours.
Corps professionnel
Aucun
Autre(s) exigence(s)
Dans tous les cas, la candidate, le candidat devra pouvoir démontrer sa capacité à communiquer efficacement oralement et par écrit ainsi qu’à transmettre les connaissances ou les habiletés pertinentes au contenu du cours pour lequel les exigences de qualification pour l’enseignement (EQE) sont adoptées.
CAFF
6303 - Mathématiques appliquées