Nos domaines de formation :

Formation Modélisation statistique

3,8 / 5
Stage pratique
Durée : 2 jours
Réf : STA
Prix  2018 : 1470 € H.T.
Pauses et déjeuners offerts
  • Programme
  • Cycles certifiants
  • Participants / Prérequis
  • Intra / sur-mesure
  • avis vérifiés
Programme

Ce stage présente l'essentiel de la modélisation statistique. Il vous permettra de comprendre leur 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

  • 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
PROGRAMME DE 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.

Cycles certifiants
Participants / Prérequis

» Participants

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

» 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.
Intra / sur-mesure
Programme standard     Programme sur-mesure
Oui / Non

Vos coordonnées

Avis vérifiés
picto avis vérifiés
François G. 21/06/2018
4 / 5
Le support n'est pas numéroté. Assez peu structuré.

Vincent C. 21/06/2018
4 / 5
J'aurai souhaité une manipulation un peu plus approfondie de R et des études de cas plus complexes.

Clement F. 03/05/2018
5 / 5
Prend le temps de bien expliquer, voir de ré-expliquer si besoin. Le support de cours est très clair. Le contenu de la formation est conforme à mes attentes.

Gregory V. 03/05/2018
5 / 5
Formateur pédagogue et expérimenté. Le contenu de la formation est adapté en fonction du niveau des participants et reste accessible tout en étant relativement complet

Célia C. 22/03/2018
4 / 5
Le contenu me semblait un peu basique et pourrait je pense être couplé avec Data Mining.

Laurent P. 25/01/2018
4 / 5
bon équilibre théorie/pratique

PASQUALE D. 25/01/2018
4 / 5
L'avantage d'avoir une partie pratique assez conséquente permet de très vite assimiler la partie théorique.

Jean P. 23/11/2017
4 / 5
Il faudrait une demi journée de plus pour appréhender tous les concepts de base.

Annie M. 23/11/2017
4 / 5
Au vue de la formation des data center, la formation était peut être trop approfondie mais super intéressante.

Isabelle L. 23/11/2017
4 / 5
le mettre sur trois jours pour de vrais débutants et pratiquer plus

Claire L. 18/09/2017
4 / 5
Démarrage un peu trop lent sur les rappels, Moins de temps accordé aux modélisations, la formation gagnerait avec un rythme plus soutenu Positif : Initiation à R Coquilles sur les supports Pourquoi les données sur les exercices ne sont-elles pas préparées sur Excel ou autre ? Qualité de l'animation et opinion globale : entre Satisfait et Peu Satisfait du fait du manque de rythme et de l'utilisation du temps imparti

Fabienne M. 18/09/2017
4 / 5
Beaucoup de temps passé sur des sujets "faciles" et trop rapide sur des sujets plus complexes, la fin donne l'impression d'être bâclée par manque de temps. Mériterait plus de rigueur dans la structure du cours. Plusieurs coquilles dans le support. Dommage d'avoir à resaisir l'ensemble des données pour les exercices pratiques, du temps pourrait être gagné si les fichiers de data étaient déjà existants, permettant de passer un peu plus de temps sur certains points de théorie.

Sébastien C. 18/09/2017
4 / 5
Suffisant comme rappel quand on connait déjà le sujet, ne convient pas à des débutants (1 abandon sur 11 personnes).

Mohamed A. 18/09/2017
4 / 5
contenu : contenu à améliorer/compléter avec plus . Pédagogie : plusieurs notions non adapter aux participants ==> bien insister sur les pré-requis des participants lors de l'inscription.

Valentin M. 18/09/2017
4 / 5
Bon contenu, j'aurais préféré plus de cas pratiques et application avec moins de théorie
Avis client 3,8 / 5

Les avis client 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.

Dates de sessions

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PARIS

Horaires

Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, les sessions se terminent à 15h30 le dernier jour.