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Nouvelle édition du programme de la formation Formation référencée dans le catalogue Clé en main d’un OPCO

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.


Inter
Intra
Sur mesure

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf : STA
Prix : 1690 € HT
  2j - 14h
Pauses-café et
déjeuners offerts
Financements




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 :
  • Dimensionner un échantillon de population
  • Calculer des paramètres de position et dispersion (médiane, étendue, quantile, écart-type)
  • Exploiter les paramètres statistiques pour comprendre une série de données
  • 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

Objectifs pédagogiques

Public concerné

Responsables Infocentre, responsables marketing, responsables Qualité, utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données, futurs Data Scientist.

Public concerné

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.

Prérequis

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.
  • 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.

Démarche et modélisation d'une analyse statistique
  • Statistique descriptive.
  • Phase d'apprentissage.
  • Statistique prédictive pour estimer et anticiper.
  • Modélisation statistique d'un phénomène.
  • 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.
  • 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.

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.
  • 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.

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


Programme de la formation

Solutions de financement

Selon votre situation, votre formation peut être financée par :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
Contactez nos équipes pour en savoir plus sur les financements à activer.

Financement par les actions collectives ou clé en main
Jusqu’à 100% de prise en charge des frais pédagogiques de la formation dans la cadre des actions collectives ou des tarifs négociés avec les actions « clé en main » mises en place par les OPCO. Cliquez sur l’OPCO pour découvrir les modalités financières associées

Solutions de financement

Avis clients

3,9 / 5
CHANTAL O.
29/11/21
3 / 5

Déséquilibre entre la première partie du cours et la seconde. Plus de temps serait nécessaire à cette dernière.
CHARLES-XAVIER R.
29/11/21
2 / 5

Un peu trop initiation, notamment sur l’aspect pratique en R. Proposition : avoir jeux de données fil rouge, à triturer et exploiter en application de la théorie. Nécessite d’avoir minimum base en R
SÉBASTIEN V.
20/09/21
3 / 5

La première partie sur les statistiques descriptives était un peu redondante avec d’autres formations que j’avais déjà eu. La deuxième parie était très intéressante même si un peu rapide sur la fin. En tout cas j’ai eu les infos que je cherchais avec cette formation ainsi que les clés pour aller plus loin.


Les avis clients sont issus des feuilles d’évaluation de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des avis datant de moins de 12 mois.


Avis clients

Horaires

En présentiel, les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
En classe à distance, la formation démarre à partir de 9h.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.

Infos pratiques

Dates et lieux

Pour vous inscrire, sélectionnez la ville et la date de votre choix.
Du 24 au 25 janvier 2022
Lille
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Du 24 au 25 janvier 2022
Orléans
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Du 24 au 25 janvier 2022
Tours
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Du 24 au 25 janvier 2022
Classe à distance
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Du 24 au 25 janvier 2022
Paris La Défense
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Du 24 au 25 janvier 2022
Bruxelles
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Du 24 au 25 janvier 2022
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Luxembourg
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Du 3 au 4 février 2022
Bordeaux
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Du 3 au 4 février 2022
Toulouse
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Du 7 au 8 février 2022
Lyon
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Du 7 au 8 février 2022
Grenoble
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Du 3 au 4 mars 2022
Aix-en-Provence
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Du 3 au 4 mars 2022
Montpellier
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Du 3 au 4 mars 2022
Sophia-Antipolis
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Du 7 au 8 mars 2022
Paris La Défense
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Du 7 au 8 mars 2022
Classe à distance
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Du 14 au 15 mars 2022
Rennes
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Du 14 au 15 mars 2022
Strasbourg
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Nantes
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Du 4 au 5 avril 2022
Nantes
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Du 4 au 5 avril 2022
Strasbourg
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Du 4 au 5 avril 2022
Rennes
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Du 11 au 12 avril 2022
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Du 11 au 12 avril 2022
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Du 2 au 3 mai 2022
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Du 2 au 3 mai 2022
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Du 2 au 3 mai 2022
Classe à distance
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Du 2 au 3 mai 2022
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Du 12 au 13 mai 2022
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Du 12 au 13 mai 2022
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Du 30 juin au 1 juillet 2022
Aix-en-Provence
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Du 30 juin au 1 juillet 2022
Sophia-Antipolis
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Du 30 juin au 1 juillet 2022
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Du 7 au 8 juillet 2022
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Du 29 au 30 août 2022
Bruxelles
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Du 29 au 30 août 2022
Paris La Défense
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Du 29 au 30 août 2022
Tours
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Du 29 au 30 août 2022
Classe à distance
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Du 29 au 30 août 2022
Lille
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Du 29 au 30 août 2022
Orléans
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Du 8 au 9 septembre 2022
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Du 8 au 9 septembre 2022
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Du 12 au 13 septembre 2022
Aix-en-Provence
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Du 12 au 13 septembre 2022
Montpellier
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Du 12 au 13 septembre 2022
Sophia-Antipolis
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Du 6 au 7 octobre 2022
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Du 6 au 7 octobre 2022
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Du 24 au 25 octobre 2022
Orléans
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Du 24 au 25 octobre 2022
Lille
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Du 24 au 25 octobre 2022
Classe à distance
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Du 24 au 25 octobre 2022
Tours
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Du 24 au 25 octobre 2022
Paris La Défense
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Du 24 au 25 octobre 2022
Bruxelles
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Du 24 au 25 octobre 2022
Luxembourg
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Du 24 au 25 octobre 2022
Genève
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Du 27 au 28 octobre 2022
Strasbourg
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Du 27 au 28 octobre 2022
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Du 27 au 28 octobre 2022
Nantes
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Du 14 au 15 novembre 2022
Paris La Défense
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Du 14 au 15 novembre 2022
Classe à distance
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Du 5 au 6 décembre 2022
Sophia-Antipolis
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Du 5 au 6 décembre 2022
Montpellier
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Du 5 au 6 décembre 2022
Aix-en-Provence
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