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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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 faisantce 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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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.
THOMAS G.
25/03/24
4 / 5
Bonne animation. il parait possible d’accélérer le début de la formation, pour avoir du temps à consacrer à des exercices sur la 2ème journée.
AUDREY P.
02/11/23
5 / 5
Très bonne session de formation, mêlant théorie et cas pratiques
HADJ M BAREK NADER B.
02/11/23
4 / 5
Gros travail et beaucoup de temps consacré aux basiques de la Statistiques, nécessaire pour partager les fondamentaux.
Toutefois, cela consommes beaucoup de temps qui pourrait être utilisé pour la mise en oeuvre pratique plus large que des petits lot de data.
LEILA P.
02/11/23
5 / 5
Bonne formation et très claire
LALAINA R.
02/11/23
5 / 5
Le cours était intéressant. On a eu le temps d’aborder des points avancés.
EDOUARDO G.
21/09/23
4 / 5
Cette formation m’a motivé a poursuivre avec la mise en pratique.
STÉPHANE M.
21/09/23
4 / 5
Contenu très riche, beaucoup de méthodes à appréhender, mais la difficulté et de savoir quelle méthode utiliser pour quel cas à traiter
CYRILLE J.
21/09/23
3 / 5
Trop basique pour moi.
Il restait beaucoup de temps pour d’autres sujets et approfondir les exercices, alors que le temps passé sur les bases le premier jour était déjà long. J’ai l’impression que la formation tient presque sur 1 jour alors que les commentaires donnaient l’impression qu’elle était dense.
Le test orsys pour valider les prérequis contrôlaient :
- compétences python --> Inutile
- Variance/covariance --> Au programme donc pa
OPHÉLIE L.
21/09/23
4 / 5
Bonne formation pour un public débutant/sans notion, j’aurais aimé que la formation soit pour un public plus avancé en statistique (Bayes, Gauss, loi binomiale, ...)
PIOUFLE LIONEL L.
21/09/23
3 / 5
Le professeur connait son domaine comme toujours, mais la formation n’était pas adapté à mon besoin.
Je sais que c’est difficile, mais un accompagnement pour choisir une formation adaptée serait un vrai plus.
LOUIS N.
21/09/23
3 / 5
Dommage que cela soit fait sous R et non Python. Je ne vois pas comment appliquer concrètement des choses vues en dehors des exemples simples de la formation.
AUDREY P.
21/09/23
3 / 5
Trop d’explications de calculs, il m’a manqué des cas pratiques réellement utiles. Je ne me sens pas capable d’appliquer les analyses, mis à part moyenne / médiane / écart-type que je connaissais déjà.
STEEVE T.
21/09/23
3 / 5
Je dois suivre l’ensemble du package big data (13j)/
C’est la première session du package, sur les principes de base de la stat et de la modélisation. de ce point de vue l’objectif est globalement atteint.
La partie pratique n’est pas suffisamment abordée et particulièrement sur R (outil que je n’utilise pas).
Nous n’avions pas les supports théorie et fichiers d’exercices, et n’avons pu les avoir(sauf support pdf), bloqués par le firewall
ANNE N.
02/05/23
3 / 5
Formateur sympathique qui essaie de faire comprendre les concepts expliqués à tous les participants. Malheureusement, certains concepts importants semblaient peu clairs pour les participants, malgré plusieurs tentatives.
Cependant, les supports de cours sont bourrés de fautes d’orthographe, contiennent beaucoup trop de texte et auraient mérité de présenter davantage des exemples concrets.
Manque d’applications dans l’ensem
STÉPHANE R.
02/05/23
4 / 5
Très bonne formation et très bon formateur, pédagogue et très agréable à suivre. Seuls petits regrets : un peu trop de temps passé sur certaines définitions liées aux statistiques descriptives le premier jour et pas assez de temps sur certains tests et leurs applications concrètes. J’ai apprécié également d’ouvrir la formation à la data science.
HUGUES E.
02/05/23
4 / 5
Formateur très passionné, pas assez de pratique à mon goût et programme dense
ROBERT P.
23/03/23
4 / 5
le support pourrait être plus fournit. avec plus d’exercice. en distinguant la partie théorique et pratique sur R ou Rstudio.
les comptes et mot de passe non fourni en avance de la formation.
très pénible pour pouvoir suivre la formation et faire les exercices.
avoir le support en avance aurait permit de gagner du temps.
une voix plus dynamique aurait permis de combler les défauts du micro et du distanciel.
meme si le prof maitrise
DUONG HEMMONDORA C.
23/03/23
4 / 5
formation appréciée avec beaucoup d’exemples concrets
CLÉMENT L.
23/03/23
4 / 5
Pédagogie RAS.
Prévenir l’utilisation du langage R, surtout pour le pack Big Data avec Python.
JULIE A.
23/03/23
4 / 5
Axe d’amélioration : écrire les formules et faire les démonstrations plutôt que lire des slides auraient été plus pédagogique, de même pour les exercices, décomposer chaque étape et faire des schéma. Limites de la formation à distance
EDREI AUDREY B.
24/10/22
4 / 5
Statistiques vulgarisées pour une utilisation pratique avec R en fil rouge c’était très bien, super de pratiquer R en parallèle, utilisation concrête de certains concepts possibles directement
Certaines parties très compliquées pas utilisables dans la pratique avec ce temps de formation
NICOLAS M.
24/10/22
3 / 5
Le contenu pédagogique est dense par rapport au temps de la formation
Cette formation sur 2,5 j serait plus adaptée.
SOUI TCHONG STEPHANE T.
24/10/22
4 / 5
Sujet de la formation intéressante et de qualité mais non adapté à mon niveau (niveau débutant en statistique).
TAVERA A.
29/08/22
4 / 5
j’aurais souhaité effectué plus d’exercices pratiques
RICHARD C.
29/08/22
5 / 5
Bonne formation avec un formateur pédagogue
SEBASTIEN M.
29/08/22
4 / 5
Partie 2 plus théorique, avec pas assez d’exercices
JONATHAN C.
29/08/22
4 / 5
Contenu très très interessant. Je ne regrette absolument pas. J’ai beaucoup appris.
Par contre, la fin a été très vite pour finir dans les temps et n’a pas permis à la fois de bien digérer le contenu (trop rapide, pas de temps pour la pratique et niveau élevé car fin du cours)
JÉROME F.
19/05/22
5 / 5
Très bon équilibre entre la théorie et la pratique, surtout étant donné le temps très court de la formation.
Un survol aurait été frustrant, un approfondissement aurait été complexe. Donc c’est bien.
KAREN N.
19/05/22
5 / 5
excellent équilibre entre la partie théorique et la pratique indispensable pour une bonne assimilation des notions vu durant la formation.
SIMON M.
02/05/22
5 / 5
Le sujet est tellement intéressant et le formateur tellement passionnant à suivre que 2 jours de formation sur ce sujet est trop court selon moi.