Éric Matzner-Lober
Éric Matzner-Lober
Professeur des universités, Éric est le responsable pédagogique et scientifique de l’Ensae-Ensai Formation Continue (Cepe). Il a rédigé en collaboration de nombreux ouvrages scientifiques alliant théorie et applications. Il effectue sa recherche au Centre de Recherche en Economie et Statistique (CREST) et est régulièrement invité au Laboratoire National de Los Alamos.Éric Matzner-Lober anime les formations :
- Régression linéaire et analyse de la variance avec R
- Régression linéaire et analyse de la variance avec Python
- Classification supervisée : analyse discriminante, régression logistique et arbres avec R
- Classification supervisée : analyse discriminante, régression logistique et arbres avec Python
- Statistique inférentielle : estimation ponctuelle, intervalle de confiance et test statistique
- Statistiques descriptives avec R
- R initiation
- R intermédiaire
- Panorama du Big Data
- Les fondamentaux du Machine learning avec R
- Machine learning : bagging, gradient boosting, SVM avec R
- Les fondamentaux du Deep learning avec R
- Construire des graphiques efficaces avec R
- Construire des graphes efficaces avec Python
- Techniques de scoring
