[{"command":"insert","method":null,"selector":".course-modal-ajax-placeholder-966660","data":"\u003Cdiv class=\u0022container content-rte\u0022\u003E\n  \u003Cdiv class=\u0022row\u0022\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6 bg-primary text-white\u0022\u003E\n      \u003Ch2 class=\u0022h1 text-left\u0022\u003E  M\u00e9thodes g\u00e9om\u00e9triques dans l\u0026#039;analyse des donn\u00e9es\n\u003C\/h2\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EECTS :\n          4\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ESemestre calendaire :\n          Semester 2\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n            \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ED\u00e9tail du volume horaire\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                          \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ECours magistraux :\u003C\/span\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E24\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                                                                                        \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ELangue d\u0026#039;enseignement\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EFran\u00e7ais\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EEnseignement \u00e0 distance\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003Enon\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6\u0022\u003E\n            \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EPr\u00e9requis\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003EIl est attendu des \u00e9tudiants qu\u0027ils aient une bonne connaissance de :\u003C\/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003EDes bases en algorithmique (notions de complexit\u00e9).\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003EBases en alg\u00e8bre lin\u00e9aire, g\u00e9om\u00e9trie, th\u00e9orie des probabilit\u00e9s.\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003ELa ma\u00eetrise d\u0027un langage de programmation (C\/C++, python, R) est \u00e9galement attendue.\u003C\/li\u003E\n\u003C\/ul\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EProgramme \/ plan \/ contenus\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003EPlus proches voisins dans les espaces euclidiens et m\u00e9triques : structures de donn\u00e9es et algorithmes de recherche\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003EProches voisins dans les espaces euclidiens et m\u00e9triques : analyse\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003EAlgorithmes de r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003ECouvertures et nerfs : inf\u00e9rence g\u00e9om\u00e9trique et l\u0027algorithme Mapper\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003EAlgorithmes de classification et introduction \u00e0 l\u0027homologie persistante\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003ETests d\u0027hypoth\u00e8ses statistiques et tests \u00e0 deux \u00e9chantillons (TST)\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003EComparaison de distributions \u00e0 haute dimension, comparaison de\nclustering\u003C\/li\u003E\n\u003Cli\u003ESignatures de formes : stabilit\u00e9 et aspects statistiques\u003C\/li\u003E\n\u003C\/ul\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EObjectifs d\u0026#039;apprentissage\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ECe cours passe en revue les constructions fondamentales li\u00e9es \u00e0 la manipulation de nuages de points \u00e9chantillonn\u00e9s, en m\u00e9langeant les id\u00e9es de la g\u00e9om\u00e9trie et de la topologie computationnelles, des statistiques et de\nl\u0027apprentissage automatique. L\u0027accent est mis sur les m\u00e9thodes qui non seulement pr\u00e9sentent des garanties th\u00e9oriques, mais qui fonctionnent \u00e9galement bien dans la pratique. En particulier, des r\u00e9f\u00e9rences logicielles et des jeux de donn\u00e9es d\u0027exemple seront fournis pour illustrer les constructions.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n                                        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ENature de l\u0026#039;\u00e9valuation\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EEvaluation Continue non Int\u00e9grale\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n  \u003C\/div\u003E\n\u003C\/div\u003E\n","settings":null}]