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Our engineering & Master degrees


School of engineering in Physics, Applied Physics, Electronics & Materials
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Data analysis - 4PMSAND9

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  • Number of hours

    • Lectures : 8.0
    • Tutorials : 6.0
    • Laboratory works : 4.0
    • Projects : 0
    • Internship : 0
    ECTS : 1.5

Goals

This course presents the most traditional mathematical methods used to extract
information contained in a large data file. Acquired knowledge will allow to the future
engineers to use the many software of analysis of data.

Contact Bertrand RIVET

Content

  • Mathematical tools
  • Link between matrices and variance
  • Principal Component analysis


Prerequisites
  • Probability and basic statistics
  • Linear algebra, matrix computation

Tests

Session 1
Si enseignement en présentiel alors Examen écrit (2h) + BE, note = 40% examen + 60% BE
Si enseignement à distance alors uniquement BE, note = 100% BE

Session 2
Si enseignement en présentiel alors nouvel examen écrit (2h), note = 40% examen + 60% BE (repris de la session 1)
Si enseignement à distance alors nouveau BE à réaliser, note = 100% BE



Session 1
Si enseignement en présentiel alors Examen écrit (2h) + BE, note = 40% examen + 60% BE
Si enseignement à distance alors uniquement BE, note = 100% BE

Session 2
Si enseignement en présentiel alors nouvel examen écrit (2h), note = 40% examen + 60% BE (repris de la session 1)
Si enseignement à distance alors nouveau BE à réaliser, note = 100% BE

Additional Information

Curriculum->Engineering degree->Semester 8

Bibliography

G. Saporta : Probabilites, Analyse des Donnees et Statistique (Technip 1990)

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Date of update March 18, 2019

Université Grenoble Alpes