Langages proposés :
- Python (version complète) : lancer le tutoriel sur le SSP Cloud
- R (version réduite) : lancer le tutoriel sur le SSP Cloud
Difficulté : débutant
Etude des données de consommations et habitudes alimentaires de l'étude INCA 3
3 parties :
- Analyse exploratoire des données et visualisations
- Clustering d'individus : ACP, K-moyennes, Clustering Ascendant Hiérarchique
- Prédiction de l'IMC : Premiers pas vers les méthodes de ML supervisé en Python