- ACN_ATLAS
- Cours pratique
- FSE
- Informatique
Formation L'essentiel de la modélisation statistique
- Durée
- 2 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Modelisation statistique
Cette formation Modélisation statistique présente l'essentiel de la modélisation statistique.
Elle 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 cette formation Modélisation statistique vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Connaître les fondamentaux de l’analyse statistique
- Utiliser les formules statistiques descriptives et prédictives
- Calculer des paramètres de position et dispersion (médiane, étendue, quantile, écart-type)
- Créer un rapport d'analyse basé sur les paramètres statistiques
- Exploiter les paramètres statistiques pour comprendre une série de données
- Valider la précision d'une estimation, à l'aide des intervalles de confiance
- Utiliser des outils comme R et Excel pour la mise en œuvre des modèles étudiés
- Chiffre les zones d’incertitude avec des intervalles de confiance
- Créer des modèles de prévisions
- Valider ses modèles avec des tests de validation
Objectifs opérationnels
Connaître l'essentiel de la modélisation statistique pour l'analyse descriptive et prévisionnelle.
Programme
Contenu du cours, module par module
5 modules
- 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.
Étude de cas
- Statistique descriptive.
- Phase d'apprentissage.
- Les modèles de statistiques prédictive pour estimer et anticiper.
- Modélisation statistique d'un phénomène.
- Mode, valeur modale, valeur la plus probable.
- Moyenne d'une population (ou d'un échantillon).
- Médiane, partager une série numérique.
- Étendue, différence entre valeurs extrêmes.prév
- Utiliser les quantiles.
- Écart-Type, calculer la dispersion d'un ensemble de données.
- Calcul de la variance et de la covariance.
Étude de cas
- Introduction au logiciel R
- Un premier exemple avec R
- Découvrir le langage R
- Le même exemple avec Excel
Travaux pratiques
- 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.
- Créer un jeu de données d’entrainement et un jeu de données de test et valider son modèle
Travaux pratiques
Étude de cas finale : Sur un jeu de données types, générer un rapport d’analyse statistique et tester divers modèles afin d’estimer le meilleur
Programme mis à jour le 26/08/2025
Public concerné
Ce cours Modélisation statistique s’adresse principalement aux Data Scientist, Data Analyst, ingénieurs ou des gestionnaires de base de données amenés à réaliser des analyses statistiques.
Prérequis
Pour suivre cette formation Modélisation statistique il est nécessaire d'avoir des connaissances de base en mathématiques et statistiques. Une connaissance de base d'Excel est préférable pour la mise en œuvre de certains TP.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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