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Vous pouvez même changer de modalité en cours de formation, si vous avez des contraintes : par exemple, commencer en présentiel et continuer les jours suivants à distance.
Les outils pédagogiques et l'infrastructure de travaux pratiques mis à disposition sont accessibles depuis nos locaux, ou depuis votre entreprise ou votre lieu de télétravail, à volonté
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Formation : Modélisation statistique, l'essentiel

Durée2 jours
Prix
Code coursDS001
Inscription

Public:

utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données, Data Scientist, ingénieurs, Data Analysts ou toute personne intéressée par l'analyse statistique appliquée.

Objectifs:

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de mettre en oeuvre une analyse des données statistiques descriptives et prévisionnelles.

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissances générales en mathématiques, analyse statistique et Excel.

Objectifs pédagogiques:

  • Connaître les fondamentaux de l'analyse statistique appliquée
  • Maîtriser l'utilisation des formules et tests statistiques fondamentaux
  • Savoir concevoir un rapport d'analyse basé sur les faits
  • Exploiter les paramètres statistiques pour comprendre une série de données
  • Découvrir des outils comme R et Excel pour la mise en oeuvre des modèles étudiés
  • Valider la précision d'une estimation, à l'aide des intervalles de confiance
  • Être en mesure de prévoir les comportements à venir
  • Savoir vérifier l'adéquation à un modèle

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Connaître les fondamentaux de l'analyse statistique appliquée
Rappels des fondamentaux de la statistique descriptive
Définition de la statistique descriptive.
Analyse d'une population.
Méthodes d'échantillonnage.
Variables qualitatives et quantitatives.
Effectifs et calcul des fréquences.
Effectifs cumulés croissants et décroissants.
Représentation graphique des variables qualitatives et quantitatives.
Découvrir des outils comme R et Excel pour la mise en oeuvre des modèles étudiés
Panorama des outils : R, Excel
Les fonctions statistiques intégrées d'Excel.
Atelier : définition d'une fonction de calcul dans Excel
Zoom sur le logiciel Open Source "R".
Initiation au logiciel Open Source "R".
Atelier : calculs statistiques de base en R
Démarche et modélisation d'une analyse statistique
Statistique descriptive.
Phase d'apprentissage.
Statistique prédictive pour estimer et anticiper.
Atelier : modélisation statistique d'un phénomène.
Paramètre de position et de dispersion
Mode, valeur modale, valeur la plus probable.
Moyenne d'une population (ou d'un échantillon).
Médiane, partager une série numérique.
Etendue, différence entre valeurs extrêmes.
Utiliser les quantiles.
Ecart-Type, calculer la dispersion d'un ensemble de données.
Calcul de la variance et de la covariance.
Atelier : applications des fonctions statistiques
Valider la précision d'une estimation, à l'aide des intervalles de confiance
Tests et intervalle de confiance
Lois statistiques et intervalle de confiance.
Tests statistiques courants (Test de Student, Analyse de variances, Khi²).
Valider la précision d'une estimation. Amplitude de l'intervalle.

Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées