Ce module a pour objectif de confronter les étudiants à la problématique de la prédiction d’un phénomène à partir d’un grand nombre de variables prédictives (grande dimension, big data). L’apprentissage des règles de prédiction se fera dans un contexte supervisé (en régression ou classification) pour lequel la construction du modèle statistique s’appuie sur un ensemble d’observations complètes où la valeur du phénomène est observée.
A l’issue de ce module, les étudiants devront avoir développé des compétences de choix du modèle de prédiction en s’appuyant sur une démarche rigoureuse de validation des prédicteurs proposés. Il est également attendu que les étudiants soient autonomes sur la mise en œuvre des différentes méthodes dans les langage python ou R.
Les connaissances méthodologiques nouvelles complètent celles acquises au niveau M1 dans les enseignements d’aide à la décision.
- Enseignant: Mathieu EMILY