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Formation Modélisation statistique, l'essentiel

4,1 / 5
Stage pratique
Nouvelle édition
Durée : 2 jours
Réf : STA
Prix  2020 : 1790 € 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 modifier l’usage de vos données et exercer vos droits en envoyant un email à l’adresse rgpd@orsys.fr
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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
Jildaz Q. 02/06/2020
3 / 5
Manque de lien entre théorie, exercices, et cas d'usage. Exercices faits machinalement et à toute vitesse sans en comprendre systématiquement l'intérêt, les usages. Explications peu claires. Bilan : faible intérêt complémentaire de cette formation par rapport à la formation dédiée à l'environnement R (TDA).

Volbert A. 02/06/2020
4 / 5
bien varié et bonne alternance.

BELSOEUR 02/06/2020
4 / 5
Programme très intéressant mais aussi très dense, à mon avis une journée supplémentaire permettrait d'accorder un peu plus de temps aux nombreux thèmes abordés.

Borgel 02/06/2020
5 / 5
Les support de cours sont très clairs et fluides dans l'utilisation et recherches d'information. J'ai apprécié faire des exercices, pour bien comprendre et appréhender le mécanisme.

Stéphanie B. 05/03/2020
5 / 5
Formation très riche

Salomé N. 05/03/2020
5 / 5
petit déséquilibre dans la répartition du contenu, premier jour beaucoup de rappels assez facile, deuxième jour beaucoup de nouveaux concepts, pas le temps d'entrer dans le détails, fin un peu trop rapide pour bien comprendre

Stephanie V. 05/03/2020
5 / 5
Très bien, concret et illustré d'exemples pratiques

Laurence F. 12/12/2019
4 / 5
Formation dense qui mériterait 1 journée de plus

jennifer b. 12/12/2019
4 / 5
Contenu trop ambitieux par rapport à la durée de la formation. L'introduction à R est appréciable.

Luc R. 12/12/2019
5 / 5
Très satisfait de ces 2 jours de formation

Aurélie B. 24/10/2019
3 / 5
Contenu pas assez abouti en méthodes statistiques pour un module qui se veut faire partie d'un cursus certifiant en Data Science : 1ere journée basée sur des indicateurs connus pour des statisticiens ou pratiquant la statistique au quotidien. Devrait être positionné après la formation R, car tous les exercices sont faits en R et aucun en excel (pourtant prévu dans le programme). Analyse de variance pas abordée.

Papa F. 24/10/2019
4 / 5
Très intéressant. Méthode très pédagogique basée sur la pratique. Aurai souhaité si possible, un approfondissement sur cas d'étude réel Bonne fluidité dans la transmission des connaissances.

Mohamed B. 24/10/2019
5 / 5
Très bon professeur

Jean-Michel G. 19/09/2019
3 / 5
Je suis venu pour une formation aux stats avec les outils (R) en toile de fond. En définitive c'est exactement le contraire ... Le titre de la formation et le contenu affiché au catalogue sont plus que trompeurs.

Camille R. 19/09/2019
4 / 5
Programme très chargé, la première matinée était un peu lente et la dernière demi journée très/trop rapide, à restructurer de façon plus lisible aussi avec une contextualisation. Il aurait été intéressant que le formateur donne des anecdotes de vécu de sa pratique professionnelle.

olivier H. 19/09/2019
4 / 5
Formation trop large on survole trop les sujets sans les approfondir

SEBASTIEN P. 19/09/2019
4 / 5
Un peu trop de temps sur la syntaxe de R

Veronique B. 19/09/2019
4 / 5
Très large pour la durée de la formation

Marc N. 19/09/2019
4 / 5
Un peu trop de temps passé sur les notions de base en première journée et sur la programmation R.

Laurent M. 19/09/2019
4 / 5
difficile équilibre entre les statistiques et le language R
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.

CLASSE A DISTANCE

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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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