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Nos domaines de formation :
Toutes nos formations IA, Machine Learning, analyse de données

Formation Modélisation statistique, l'essentiel

4,1 / 5
Stage pratique
Durée : 2 jours
Réf : STA
Prix  2019 : 1500 € 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 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

  • 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

Demande de devis intra-entreprise
(réponse sous 48h)

Vos coordonnées

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Vous pouvez à tout moment vous désinscrire en utilisant le lien de désabonnement inclus dans nos communications.
* Les participants inscrits à nos sessions de formation sont également susceptibles de recevoir nos communications avec la possibilité de se désabonner à tout moment.
Avis vérifiés
picto avis vérifiés
Patricia D. 14/03/2019
4 / 5
il vaudrait mieux se limiter à quelques exercices suivant le support plutôt que de donner de trop nombreux exemples dans tous les sens. J'aurai préféré finir à l'heure donnée prévue (17h30 à la place de 16h30) le dernier jour mais avoir un cours moins rapide

lhoussain b. 14/03/2019
5 / 5
je suis très satisfait et notamment du formateur qui expliquait bien avec des exemples.

Charlotte S. 14/03/2019
5 / 5
Intervenant très pédagogue et à l'écoute des questions. En même temps il a réussi à maintenir le timing. Très bonne utilisation des moyens mis à disposition (ppt, flipchart, whiteboard), soucieux de garantir une bonne visibilité pour tous.

ilias t. 14/03/2019
5 / 5
très bonne qualité des supports. Formateur très bon pédagogue.

Max-Pierre S. 14/03/2019
4 / 5
Formation dynamique, intéressante et vivante. Le contenu est un peu dense pour 2 jours de formation. Formateur très agréable

F C. 14/03/2019
4 / 5
Passer plus rapidement la partie excel. Il est dommage de prendre du temps pour montrer que l'outil n'est pas adapté

Laurent H. 14/03/2019
4 / 5
Le cours transmit manque d'exemples concrets, il faudrait qu'après les passages théoriques le support soit illustré d'exercices pratiques

Arash F. 14/03/2019
5 / 5
c'était excellent , il faut juste un peu plus d'exo avec R

Richard G. 17/12/2018
4 / 5
J'ai bien aimé l'illustration des notions et l'application avec le logiciel R

tony l. 17/12/2018
4 / 5
Le cours est basé sur des exercices simples. Quid des cas complexes et liés à mon activité? Je me vois mal aborder des termes mathématiques à ma direction.

AMADOU B. 17/12/2018
4 / 5
Il y a trop de pratique sur R qui n'est pas le logiciel que je pratique au quotidien. Il aurait fallu mettre l'accent un peu plus sur les notions théoriques et leur interprétation pratique

Lionel R. 17/12/2018
5 / 5
Quelques erreurs dans le support écrit mais qui ont été annoncé et corrigé à l'oral par le formateur.

Thomas L. 22/11/2018
3 / 5
Utilisation de RStudio pertinente pour les cas pratiques. Dommage que les exercices ne soient que de la recopie de l'exemple vu en théorie.

GALLO L. 22/11/2018
5 / 5
Formation très intéressante. Formateur très pédagogue. Le contenu pourrait être complexifié ou bien les sujets abordés plus nombreux.

Jean A. 17/09/2018
4 / 5
Contenu conforme aux attentes. Rythme adapté.

Dimitri L. 17/09/2018
4 / 5
Difficulté à comprendre la cohérence du cycle de formation certifiant Data Scientist. On pose les briques les unes à côté des autres sans faire le lien entre elles.

Nicolas W. 21/06/2018
3 / 5
Contenu intéressant et bien présenté par le formateur mais non adapté à mes connaissances en codage / statistiques qui sont quasi nulles

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.

François G. 21/06/2018
4 / 5
Le support n'est pas numéroté. Assez peu structuré.
Avis client 4,1 / 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.

Pour vous inscrire

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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.
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