Data Science - Introduction à la statistique

Aucune connaissance particulière.

• Comprendre l'intérêt de la statistique descriptive
• Découvrir les outils statistiques de base
• Construire les graphiques appropriés
• Analyser une série de données avec des indicateurs statistiques (médiane, variance, quantile)
• Mesurer le lien entre deux variables
• Découvrir des outils comme R et Excel

La "Statistique" est une discipline qui collecte, classe, résume, interprète et explique les données. La complexité et le volume de données à traiter augmentant, la maîtrise de ces techniques est donc essentielle pour aborder la "Data Science". Ce stage vous apportera les bases nécessaires pour l'aborder à travers des cas pratiques sur Excel et avec le langage R.

INTRODUCTION (0,25 JOUR)

• L’usage des statistiques
• Différences entre "statistiques" et "Statistique"
• Présentation des outils du marché

STATISTIQUE UNIVARIÉE (0,5 JOUR)

• Paramètres de position (Mode, Moyenne, Médiane)
• Les quantiles (quartiles, centiles, etc.)
• Paramètre de dispersion avec l’écart-type et la variance
• Calculer les indicateurs avec Excel et R
• Construire des graphiques avec Excel et R

STATISTIQUE BIVARIÉES (0,5 JOUR)

• Représentations graphiques
• La covariance
• Le coefficient de corrélation linéaire
• Le coefficient de détermination
• Calculer les indicateurs avec Excel et R
• Construire des graphiques avec Excel et R

VARIABLES ALÉATOIRES (0,5 JOUR)

• Notions sur la génération de nombres au hasard et de variable aléatoire
• Loi de probabilité
• Zoom sur la loi normale centrée réduite

TEST D’INDÉPENDANCE (0,5 JOUR)

• Intérêt des tests d’indépendance entre deux variables
• Test d’indépendance entre deux variables quantitatives
• Test d’indépendance entre deux variables qualitatives

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

Attestation de présence

En présentiel ou en classe virtuelle