L’objectif est de présenter quelques algorithmes fondamentaux de l’ère du traitement informatique du “big data”, par ré-échantillonnage ou permutations aléatoires des données.

À la fin du cours, l’étudiant doit avoir compris et savoir mettre en œuvre la procédure de bootstrap, y compris dans des situations compliquées : régression, analyse de survie, inférence post-sélection de modèles. Il apprendra aussi à mettre en œuvre une procédure de test multiple, et à utiliser des méthodes de permutation dans ce cadre.