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Les fondamentaux de la statistique appliquée

Introduction à l'analyse statistique

L'analyse statistique est un outil fondamental pour tous les data scientists. Elle permet de résumer et de modéliser mathématiquement la répartition de données réelles afin d'en extraire les lois sous-jacentes. Destinée à des ingénieurs et pensée comme un prérequis à l'utilisation du logiciel de calcul statistique R, cette formation vise à donner les bases de statistiques descriptives et prévisionnelles en utilisant la pédagogie de l'exemple : des problèmes pratiques et réalistes tisseront la trame de la formation, motiveront le développement du cours et seront prolongés lors d'exercices complémentaires. Afin de minimiser les prérequis au possible et de rendre ce programme accessible au plus grand nombre, nous utiliserons uniquement l'outil bureautique Excel (ou équivalent libre) et ses fonctions de base dans le cadre des mises en situation.

Objectifs

  • Connaitre les fondamentaux de l'analyse statistique appliquée
  • Maîtriser l'utilisation des formules et tests statistiques fondamentaux
  • Concevoir un rapport d'analyse basé sur les faits
  • Mesurer la confiance dans ses résultats
  • Prévoir les comportements à venir
  • Vérifier l'adéquation à un modèle

Public

  • Ingénieurs, analystes
  • Data Analysts, Data Scientists
  • Toute personne intéressée par l'analyse statistique appliquée

Prérequis

  • Bonnes connaissances mathématiques
  • Avoir des notions d'analyse statistique

Programme de la formation

Introduction

  • Rappels fondamentaux

Statistiques descriptives

  • Variable unidimensionnelle : Effectifs, fréquences, moyenne pondérée, quantiles, variance, écart-type, mode, extrema, coefficient de variation
  • Variable multidimensionnelle : Disjonction des données, covariance, corrélation, significativité

Intervalles de confiance

  • Lois statistiques usuelles
  • Visualisations
  • Curve fitting
  • Interpolation et régression

Tests statistiques

  • Les tests d'adéquation usuels
  • χ²
  • D'Agostino
  • Kolmogorov-Smirnof

Méthode pédagogique

Une formation très pratique : au-delà des apports théoriques, les nombreux exercices favorisent un ancrage durable des acquis : tout au long de la formation les participants seront amenés à pratiquer le ciblage marketing, la prédiction de vente, la mesure de l'efficacité d'un produit… Des conseils et méthodes pour faire parler les chiffres et les interpréter. Des consultants expérimentés partagent leur savoir-faire avec les participants.

Méthode d'évaluation

Tout au long de la formation, les exercices et mises en situation permettent de valider et contrôler les acquis du stagiaire. En fin de formation, le stagiaire complète un QCM d'auto-évaluation.

Suivre cette formation à distance

  • Un ordinateur avec webcam, micro, haut-parleur et un navigateur (de préférence Chrome ou Firefox). Un casque n'est pas nécessaire suivant l'environnement.
  • Une connexion Internet de type ADSL ou supérieure. Attention, une connexion Internet ne permettant pas, par exemple, de recevoir la télévision par Internet, ne sera pas suffisante, cela engendrera des déconnexions intempestives du stagiaire et dérangera toute la classe.
  • Privilégier une connexion filaire plutôt que le Wifi.
  • Avoir accès au poste depuis lequel vous suivrez le cours à distance au moins 2 jours avant la formation pour effectuer les tests de connexion préalables.
  • Votre numéro de téléphone portable (pour l'envoi du mot de passe d'accès aux supports de cours et pour une messagerie instantanée autre que celle intégrée à la classe virtuelle).
  • Selon la formation, une configuration spécifique de votre machine peut être attendue, merci de nous contacter.
  • Pour les formations incluant le passage d'une certification la dernière journée, un voucher vous est fourni pour passer l'examen en ligne.
  • Pour les formations logiciel (Adobe, Microsoft Office...), il est nécessaire d'avoir le logiciel installé sur votre machine, nous ne fournissons pas de licence ou de version test.
  • Horaires identiques au présentiel.