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Formation : Modélisation statistique, l'essentiel

Modélisation statistique, l'essentiel

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Ce cours présente l'essentiel de la modélisation statistique. Il vous permettra de comprendre son rôle dans le monde de l'analyse décisionnelle, du Big Data et du Data Mining ainsi que les mécanismes qui permettent de transformer et d'affiner des données pour en tirer des informations métiers utiles.


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Sur mesure

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. STA
Prix : 1620 CHF H.T.
  2j - 14h00




Ce cours présente l'essentiel de la modélisation statistique. Il vous permettra de comprendre son rôle dans le monde de l'analyse décisionnelle, du Big Data et du Data Mining ainsi que les mécanismes qui permettent de transformer et d'affiner des données pour en tirer des informations métiers utiles.

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • 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
  • Valider la précision d'une estimation, à l'aide des intervalles de confiance
  • Découvrir des outils comme R et Excel pour la mise en œuvre des modèles étudiés
  • Exploiter les paramètres statistiques pour comprendre une série de données
  • Être en mesure de prévoir les comportements à venir
  • Savoir vérifier l'adéquation à un modèle

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

Prérequis
Connaissances de base en mathématiques et statistiques ou connaissances équivalentes à celles apportées par le stage "Statistiques descriptives, introduction" (réf. UES). Connaissances de base Excel.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Programme de la formation

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.
Etude de cas
Application pratique sur excel d'analyses statistiques et interprétation

Démarche et modélisation d'une analyse statistique

  • Statistique descriptive.
  • Phase d'apprentissage.
  • Statistique prédictive pour estimer et anticiper.
  • 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.
Etude de cas
Calcul de paramètres de position et de dispersion sur différents échantillonnages et comparaisons des résultats.

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.
Etude de cas
Exercices sur le logiciel R.

Panorama des outils

  • Zoom sur le logiciel Open Source "R".
  • Initiation au logiciel Open Source "R".
Travaux pratiques
Utilisation de packages pour faire les analyses statistiques.


Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Parcours certifiants associés
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Avis clients
4,3 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
VICTOR M.
26/09/24
4 / 5

très intéressant, merci. J’ai un peu décroché sur la fin mais c’est lié à mon profil qui ne pratique pas les statistiques au quotidien
NICOLAS P.
20/06/24
5 / 5

c’est pas mal du tout. Je pense qu’il faudrait expliquer un peu plus les concepts avant d’entrer dans les formules, détailler un peu le but.
OLIVIER T.
20/06/24
4 / 5

Parfois trop directement dans la pratique, j’aurais aimé avoir des exemples concrets de pourquoi on suit X ou Y variable de telle manière et l’interet d’analyser tel ou tel aspect statistique.Les exos sont par contre très bien faits, et permettent de voir les différences entre Python/Excel/R. Tres positif d’avoir le github de disponible.




Dates et lieux
Du 2 au 3 décembre 2024
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Classe à distance
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Du 27 au 28 mars 2025
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Du 30 juin au 1 juillet 2025
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Du 18 au 19 septembre 2025
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Du 17 au 18 novembre 2025
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