Modélisation statistique | L'essentiel Mixte : présentiel / à distance

Dernière mise à jour : 21/12/2023

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Présentation

Ce cours pr√©sente l'essentiel de la mod√©lisation statistique. Il vous permettra de comprendre son r√īle dans le monde de l'analyse d√©cisionnelle, du Big Data et du Data Mining ainsi que les m√©canismes qui permettent de transformer et d'affiner des donn√©es pour en tirer des informations m√©tiers utiles.

Informations éligibilité financement Actions Collectives

Formation pouvant être prise en charge à 100% dans le cadre des Actions Collectives.

Pour en bénéficier, contactez-nous à hello.institute@docaposte.fr et complétez votre inscription sur campusAtlas. 

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Objectifs

  • Conna√ģtre les fondamentaux de l'analyse statistique appliqu√©e,
  • Ma√ģtriser l'utilisation des tests et formules statistiques de base,
  • Savoir concevoir des rapports analytiques factuels,
  • Explorer les param√®tres statistiques pour comprendre les s√©ries de donn√©es,
  • Explorer des outils comme R et Excel pour impl√©menter des mod√®les √©tudi√©s,
  • Valider l'exactitude de l'estimation, √† l'aide d'intervalles de confiance,
  • Pr√©dire les comportements futurs,
  • Savoir comment v√©rifier l'ajustement du mod√®le.

Programme

Généralités sur les modèles

  • Une repr√©sentation du r√©el
  • Buts et utilit√©s d'un mod√®le
  • Domaines d'applications
  • Mod√®les math√©matiques
  • Mod√©lisation stochastique

 

Domaines d'utilisation

  • Statistiques officielles
  • Presse, m√©dias
  • Banques ‚Äď assurances
  • Sciences de la vie
  • Environnement (foresterie, p√™che ‚Ķ)
  • Sant√©
  • Sciences humaines
  • Entreprises & industrie
  • Finance
  • Recherche fondamentale et appliqu√©e

 

Techniques de modélisation

  • Analyse de donn√©es
  • Probabilit√©s / statistiques
  • Th√©orie de l'information
  • Intelligence artificielle
  • Base de donn√©es
  • Datavisualisation

 

Modèles préliminaires

  • Nettoyage des donn√©es
  • Exploration des donn√©es
  • Transformation / regroupement de variables

 

Méthodes statistiques non paramétriques

  • M√©thodes d'estimation
  • Tests non param√©triques
  • Test d'√©galit√© de distributions Kolmogorov-Smirnov
  • Statistique semi-param√©trique

 

Modèles paramétriques classiques

  • Mod√®le lin√©aire (gaussien) de base
  • Mod√®le lin√©aire g√©n√©ralis√©
  • Mod√®les lin√©aires g√©n√©ralis√©s
  • Mod√®les mixtes

 

Paramètre de position et de dispersion

  • Mode, valeur modale, valeur la plus probable
  • Moyenne d'une population (ou d'un √©chantillon)
  • M√©diane, partager une s√©rie num√©rique
  • Etendue, diff√©rence entre valeurs extr√™mes.
  • Utiliser les quantiles
  • Ecart-Type, calculer la dispersion d'un ensemble de donn√©es.
  • 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, Khi¬≤).
  • Valider la pr√©cision d'une estimation.
  • Amplitude de l'intervalle.

Etude de cas : Exercices sur le logiciel R.

Public visé

  • Utilisateurs et gestionnaires m√©tiers de bases de donn√©es,
  • Data Scientist,
  • Ing√©nieurs,
  • Data Analysts,
  • Toute personne int√©ress√©e par l'analyse statistique appliqu√©e.

Modalités pédagogiques

Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :

 

  • Formation en pr√©sentiel
    • En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
    • En individuel (monitorat)
    • En journ√©e ou en cours du soir (sur demande sp√©cifique)
  • Formation en distanciel
    • Distanciel synchrone
    • Distanciel asynchrone

Prérequis

  • Connaissances g√©n√©rales en math√©matiques, analyse statistique et Excel.

Moyens et supports pédagogiques

  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Apports¬†des connaissances communes.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Mises en situation sur le th√®me de la formation¬†et des cas concrets.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† M√©thodologie d'apprentissage attractive, interactive et participative.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Equilibre th√©orie / pratique : 60 % / 40 %.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Supports de cours fournis au format papier et/ou num√©rique.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Ressources documentaires en ligne et r√©f√©rences mises √† disposition par le formateur.
  • ¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† Pour les formations en pr√©sentiel dans les locaux mis¬†√† disposition, les apprenants¬†sont accueillis dans une salle de cours √©quip√©e d'un r√©seau Wi-Fi, d'un tableau blanc ou paperboard. Un ordinateur avec les logiciels appropri√©s est mis √† disposition (le cas √©ch√©ant).

Modalités d'évaluation et de suivi

En amont de la formation

·       Recueil des besoins des apprenants afin de disposer des informations essentielles au bon déroulé de la formation (profil, niveau, attentes particulières...).

·       Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer le niveau de départ.

Tout au long de la formation

¬∑¬†¬†¬†¬†¬†¬† √Čvaluation continue des acquis avec¬†des questions orales, des exercices, des QCM, des cas pratiques ou mises en situation...

A la fin de la formation

·       Auto-positionnement des apprenants afin de mesurer l'acquisition des compétences.

·       Evaluation par le formateur des compétences acquises par les apprenants.

·       Questionnaire de satisfaction à chaud afin de recueillir la satisfaction des apprenants à l'issue de la formation.

·       Questionnaire de satisfaction à froid afin d'évaluer les apports ancrés de la formation et leurs mises en application au quotidien.

Accessibilité

Nos formations peuvent être adaptées à certaines conditions de handicap. Nous contacter pour toute information et demande spécifique.

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Inscription possible jusqu'à 10 jours avant démarrage formation

Prochaines Sessions

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