STID PROJECTS

01/06/2022

Analyser en temps réel les offres d'emploi de Pôle Emploi. En utilisant des techniques telles que le clustering, la régression logistique et l'analyse factorielle, nous avons identifié des tendances clés dans les dynamiques de l'emploi. Notre approche a permis des résultats étonnants et des insights précieux pour les d'éventuels décideurs.

13 mai 2022

On s’intéresse à la base de données dureevie.csv. On souhaite comparer la durée de vie
d’appareils de deux marques différentes. Les durées de vie sont en heure.

28 févr. 2022

Identifier et lister les variables caractérisant la performance et celles caractérisant les hypothétiques
déterminants.

25 févr. 2022

Une étude sur l’insuffisance pondérale des nouveaux nés à été menée aux États-Unis (Baystate Medical Center, Springfield, Massachusetts) auprès de 189 mères. Nous analysons les résultats via des tests de comparaison à deux échantillons et test du chi-deux.

01/02/2022

Réaliser une application de A à Z en utilisant exclusivement des données Open Source. Nous avons su relever le défi en construisant une base de données optimale et en implémentant un code efficace. Notre capacité à travailler en équipe et à exploiter des données complexes nous a permis de produire une solution solide en un temps record.

18/01/2022

Les données présentées dans ce rapport sont issues de l’investigation de 145 individus non obèses qui se sont portés volontaires pour participer à l’étude réalisée en 1979 par GM Reaven et RG Miller. Ceux-ci cherchaient à définir et analyser la nature du diabète.

1 mai 2021

Produire une dataviz saisissante en une journée seulement, en travaillant efficacement en groupe sur un gros volume de données. Notre projet démontre notre capacité à travailler avec des données complexes pour produire des résultats percutants dans des délais serrés.

1 mars 2021

Utiliser les données pour déconstruire les préjugés en identifiant les manipulations employées pour les créer. Nous réfutons les arguments à partir de données scientifiques et extrayons des données de sources officielles telles que l'INSEE. En utilisant SAS et R pour effectuer des calculs statistiques, nous déconstruisons statistiquement ces préjugés. Notre travail a été présenté sous forme d'un article grand format.

1 janv. 2021

Analyse de données pour identifier les facteurs de risque du diabète en utilisant des techniques avancées : analyse univariée, bivariée et multivariée, ainsi que des algorithmes supervisés et non supervisés tels que Kmeans, CAH et EM. Le résultat ? Des prédictions précises des causes du diabète en fonction des données des patients. Projet réalisé en fin de première année de DUT STID.

1 sept. 2020

Etude statistique complète sur le sommeil des étudiants de l'Université de Paris. Nous avons développé un algorithme de traitement de variables textuelles et utilisé des techniques avancées telles que l'analyse factorielle pour identifier les variables clés d'un bon sommeil. Présentation de nos recommandations concrètes à un jury pour améliorer la qualité du sommeil des étudiants.