Data Science - Analyses statistiques et modélisation

Formation inter et intra-entreprise

À qui s'adresse la formation?

La richesse de ce stage est la diversité des profils concernés. Responsables Infocentre, responsables marketing, responsables Qualité, utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données, futurs Data Scientists ou plus généralement les professionnels souhaitant interpréter et construire des indicateurs pour analyser leurs données.

Durée

2,00 jour(s)

Langues(s) de prestation

EN FR

Prochaine session

Prérequis

Connaissances de base en statistiques ou avoir suivi le stage "Introduction à la Statistique".

Objectifs

  • Mettre en place des tests d’hypothèses et intervalles de confiance
  • Mesurer le lien entre deux variables
  • Découvrir les fondamentaux du Machine Learning
  • Comprendre les mécanismes de la modélisation statistique
  • Découvrir des outils comme R

Contenu

L’analyse de données est de plus en plus présente au sein des entreprises. Elle permet d’extraire de la valeur pour en tirer des informations métiers utiles. Ce stage présente les fondamentaux de la Statistique et de la modélisation avec le langage R, indispensable dans la boîte à outil du Data Scientist.

Points abordés

RAPPELS DES FONDAMENTAUX DE LA STATISTIQUE DESCRIPTIVE AVEC R (0,5 JOUR)

  • Paramètres de position
  • Paramètres de dispersion
  • Construire des graphiques
  • Calculer des mesures d’association entre deux variable (corrélation, Khi²)

STATISTIQUE INFÉRENTIELLE (0,75 JOUR)

  • Notions sur la génération de nombres au hasard et de variable aléatoire
  • Loi de probabilité
  • Intervalles de confiance et tests d'hypothèses
  • Analyse de la variance à un facteur, deux facteurs

DÉMARCHE ET MODÉLISATION D'UNE ANALYSE STATISTIQUE (0,75 JOUR)

  • Présentation du Machine Learning
  • Cas de la régression linéaire
  • Cas des arbres de décision
  • Cas des K-means
  • Cas de la Classification Ascendante Hiérarchique

Méthodes pédagogiques

Notre méthode, adaptée à votre contexte, associe implication des participants et supports concrets.

Certificat, diplôme

Attestation de présence

Mode d'organisation

En présentiel ou en classe virtuelle

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