Optimisation à finalité statistique et Business Intelligence

Université Bretagne Sud - M1 Data Science et Modélisation Statistique

Plan des Travaux Dirigés

1. Optimisation à finalité statistique

1.1. Introduction
1.2. Principe des algorithmes de minimisation
1.3. La minimisation sous contraintes
1.4. Les algorithmes de recherche directe : cas unidimensionnel
1.5. Les algorithmes de recherche directe : cas multidimensionnel
1.6. Les algorithmes de gradient
1.7. Application statistique : le Maximum de Vraisemblance
1.8. Application statistique : données incomplètes
1.9. Application statistique : problèmes de régression
1.10. Le Recuit Simulé

2. Business Intelligence et KPI

2.1. Business Intelligence : outils conceptuels
2.2. Business Intelligence : exemples de cas pratiques
2.3. Tableaux de Bords avec R Shiny
2.4. Tableaux de bords avec Python Dash

Téléchargement : Programmes Shiny

Contact : salim.lardjane[at]univ.ubs.fr