IA & Data

Modélisation statistique - Fondamentaux

2 jour(s) • 14h

Description

Objectifs de formation : à l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de mettre en œuvre une analyse des données statistiques descriptives et prévisionnelles.

Objectifs pédagogiques

Connaître les fondamentaux de l'analyse statistique appliquée
Maîtriser l'utilisation des formules et tests statistiques fondamentaux
Savoir concevoir un rapport d'analyse basé sur les faits
Exploiter les paramètres statistiques pour comprendre une série de données
Découvrir des outils comme R et Excel pour la mise en œuvre des modèles étudiés
Valider la précision d'une estimation, à l'aide des intervalles de confiance
Être en mesure de prévoir les comportements à venir
Savoir vérifier l'adéquation à un modèle

Public concerné

Utilisateurs et gestionnaires métiers de bases de données

Data Scientist

Ingénieurs

Data Analysts

Toute personne intéressée par l'analyse statistique appliquée

Prérequis

Connaissances générales en mathématiques, analyse statistique & Excel

Déroulé du programme

Introduction : fondamentaux de la statistique descriptive

Définitions
Notions de bases : analyse d'une population & méthodes d'échantillonnage
Variables qualitatives & quantitatives
Effectifs & calcul des fréquences
Effectifs cumulés croissants & décroissants
Représentation graphique des variables qualitatives & quantitatives
Travaux pratiques : Utilisation avancée d'Excel pour l'analyse et la représentation graphique des données

Démarche & modélisation d'une analyse statistique

Statistique descriptive
Phase d'apprentissage
Estimation & anticipation par statistiques prédictives
Modélisation statistiques d'un phénomène

Configuration de position & de dispersion

Mode
Valeur modale
Valeur la plus probable
Moyenne & Médiane
Etendue & quantiles
Ecart-type
Variance & covariance
Travaux pratiques : Utilisation des notions abordés sur différentes populations et analyse des résultats par un rapport comparatif des populations.