Titre : Analyse de données fonctionnelles pour les mégadonnées (Big Data)
Facilitateur : Jiguo Cao, Simon Fraser University; jiguo_cao@sfu.ca

Dr. Cao est titulaire d’une chaire de recherche de niveau 2 en Science des données, et professeur associé du département de statistique et d’actuariat de l’université Simon Fraser. Il détient aussi un poste de membre associé de la faculté de l’école des sciences informatiques à cette université. 

Description de l’atelier : L’analyse des données fonctionnelles est un domaine en pleine expansion en statistiques qui permet d’analyser des courbes, des images ou tout autre objet multiple, dans lequel chaque fonction aléatoire est traitée comme un élément de l’échantillon. On peut fréquemment retrouver des données fonctionnelles dans plusieurs applications de mégadonnées tells que les données de mise en forme des dispositifs portables, de la pollution de l’air, des études longitudinales, de l’expression des gènes au fil du temps, ainsi que les images du cerveau. Cet atelier portera sur la majorité des méthodes d’analyse de données fonctionnelles telles que les méthodes de régression non-paramétriques, des analyses fonctionnelles de composantes principales, modèles de régressions linéaires fonctionnelles, ainsi que le regroupement et la classification des données fonctionnelles. Toutes ces méthodes seront démontrées avec de réelles applications de données. Les codes R pour ces méthodes vous seront aussi fournies et expliquées.