Data : Réaliser une analyse en composantes principales

• Comprendre le principe de l'Analyse en Composantes Principales (ACP).
• Etablir la proportion de variance expliquée.
• Analyser le cercle des corrélations.
• Analyser la projection des individus.
• Etablir la contribution des individus.
• Appliquer l'ACP sur des données réelles.
• Expliquer la sélection du nombre de composantes principales.
• Interpréter les résultats de l'ACP en Machine Learning.
• Approfondir l'analyse des composantes principales.
• Intégrer l'ACP dans un processus de prise de décision.

Attestation de fin de formation

Module 1: Comprendre le Principe de l'Analyse en Composantes Principales (ACP)
Expliquer le concept fondamental de l'ACP.
Illustrer l'application de l'ACP dans la réduction de dimensionnalité.

Module 2: Etablir la Proportion de Variance Expliquée
Détailler la méthode pour évaluer la proportion de variance expliquée.
Interpréter la signification des résultats obtenus.

Module 3: Analyser le Cercle des Corrélations
Expliquer le rôle du cercle des corrélations dans l'ACP.
Interpréter les relations entre les variables à partir du cercle des corrélations.

Module 4: Analyser la Projection des Individus
Présenter la notion de projection des individus sur les composantes principales.
Interpréter la position des individus dans l'espace de projection.

Module 5: Etablir la Contribution des Individus
Détailler la mesure de contribution des individus dans l'ACP.
Interpréter l'influence des individus sur la variance totale des données.

Module 6: Appliquer l'ACP sur des Données Réelles
Mettre en pratique les concepts appris en appliquant l'ACP sur des jeux de données réels.
Analyser et interpréter les résultats obtenus.

Module 7: Expliquer la Sélection du Nombre de Composantes Principales
Détails sur les méthodes pour choisir le nombre optimal de composantes principales.
Illustration des avantages et inconvénients de différentes approches.

Module 8: Interpréter les Résultats de l'ACP en Machine Learning
Appliquer l'ACP en prétraitement dans des tâches de machine learning.
Analyser comment l'ACP peut améliorer les performances des modèles.

Module 9: Approfondir l'Analyse des Composantes Principales
Explorer des concepts avancés liés à l'ACP.
Appliquer des techniques spécifiques pour des cas particuliers.

Module 10: Intégrer l'ACP dans un Processus de Prise de Décision
Discuter de l'intégration de l'ACP dans la prise de décision organisationnelle.
Exemples concrets d'utilisation de l'ACP pour informer des décisions stratégiques.

Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N’hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !

Conditions d'accès réglementaires :
aucune

Conditions d'accés pédagogiques :
• Être sensibilisé aux données
• Savoir naviguer sous Windows
• Savoir installer un logiciel

Critères d'admission :
Dossier

Modalités d'enseignement :
Cours à distance (FOAD)

Rythme :
Temps plein
Tous rythmes