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Analyse statistique des réseaux

Environnement scientifique et technique de la formation

Laboratoire de probabilités et modèles aléatoires - UMR 7599

RESPONSABLES

Catherine MATIAS

Directrice de recherche

UMR 7599

Pierre LATOUCHE

Maître de conférences

EA 4543

LIEU

PARIS (75)

ORGANISATION

3 jours
De 5 à 15 stagiaires

COÛT PÉDAGOGIQUE

1300 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

Evaluation de la formation par les stagiaires
Envoi d'une attestation de formation

DATE DU STAGE

18017 : du mercredi 28/11/2018 au vendredi 30/11/2018

Janvier Février Mars Avril
Mai Juin Juillet Août
Sept. Oct. Nov.
18017
Déc.

OBJECTIFS

- Savoir synthétiser et extraire l'information à partir de réseaux ou de données transactionnelles
- Maîtriser les outils modernes de statistique pour l'analyse des réseaux
- Savoir mettre en œuvre les techniques récentes avec le logiciel R

PUBLIC

Statisticiens, analystes de données, data miners, actuaires, biologistes, etc.

PRÉREQUIS

- Connaissance des bases en statistique inférentielle et analyse de données
- Connaissance minimale du logiciel R
- Bac +4 / 5 en sciences

PROGRAMME

Les réseaux sont de plus en plus utilisés afin de décrire les interactions entre individus ou plus généralement entre entités d'intérêt. Ils sont fondés sur un formalisme simple permettant néanmoins de modéliser des systèmes complexes. Ces dernières années, l'essor des réseaux sociaux tels que Facebook et Twitter a accéléré le développement d'outils dont l'objectif est d'extraire automatiquement des informations pertinentes à partir de ces données relationnelles. Dans ce cours, nous couvrons de multiples aspects de l'analyse des réseaux. Nous nous intéressons dans un premier temps à la manipulation, la visualisation et l'échantillonnage de graphes. Des outils de description de données relationnelles sont introduits. Dans une seconde partie, nous présentons d'abord des modèles statistiques classiques et des approches simples de recherche de communautés. Puis nous nous intéressons à des modèles statistiques plus avancés qui permettent d'obtenir des groupes plus généraux que les simples communautés. Enfin dans une troisième partie nous discuterons des enjeux qui émergent de l'analyse de données d'interactions dynamiques. Les méthodes vues en cours seront illustrées à l'aide de packages R.

- Les basiques :
. manipulation et visualisation de réseaux
. méthodes d'échantillonnage dans les réseaux
. description statistique des réseaux
- Modèles et clustering :
. modèles de graphes aléatoires (modèles de configuration, attachement préférentiel, etc.)
. recherche de communautés (spectral clustering, modularité, etc.)
. modèle à blocs stochastiques et variantes : inférence et interprétation
- Réseaux dynamiques :
. les différents types de données (séquences de graphes, flots de liens, etc.)
. analyse de réseaux dynamiques (descripteurs dynamiques et modèles)

Alternance de cours ( 50 %) et de travaux dirigés (50 %)

EQUIPEMENT

Il est demandé aux stagiaires d'apporter leur propre ordinateur portable. Les logiciels nécessaires à la formation seront installés en début de stage.

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