Statistique et analyse de données par Stat4decision
Lieu(x)
En centre (75)
Durée
Total : 21 heures
En centre : 21 heures
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Description générale
Première partie : Introduction à la statistique et à l'analyse de données.
Deuxième partie : Les principes de bases : échantillonnage, population vs. échantillon...
Troisième partie : La préparation des données (transformation, traitement des données manquantes, filtrage...).
Quatrième partie : Cas du traitement d'une enquête.
Cinquième partie : Les statistiques descriptives pour décrire vos données (moyenne, variance, médiane, mode...).
Sixième partie : Les intervalles de confiance et les tests statistiques.
Septième partie : Les tests de comparaison de moyennes.
Huitième partie : Les tests paramétriques et non paramétriques.
Neuvième partie : Cas pratiques : applications sur des données réelles.
Dixième partie : Principes de l'analyse de données multivariée.
Onzième partie : L'analyse en composantes principales.
Douzième partie : Les autres méthodes d'analyse factorielles (AFC, ACM, analyse discriminantes...).
Treizième partie : Présentation des méthodes de clustering (apprentissage non supervisé).
Quatorzième La classification ascendante hiérarchique.
Quinzième partie : Les k
- means.
Seizième partie : Les principes de la modélisation.
Dix septième partie : Le modèle linéaire : régression, analyse de la variance.
Dix huitième partie : La régression logistique.
Dix neuvième partie : Vers le machine learning et le data mining.
Vingtième partie : Les principes et les différences avec la statistique classique.
Vingt et unième partie : Quelques exemples : Les arbres, les forêts...
Deuxième partie : Les principes de bases : échantillonnage, population vs. échantillon...
Troisième partie : La préparation des données (transformation, traitement des données manquantes, filtrage...).
Quatrième partie : Cas du traitement d'une enquête.
Cinquième partie : Les statistiques descriptives pour décrire vos données (moyenne, variance, médiane, mode...).
Sixième partie : Les intervalles de confiance et les tests statistiques.
Septième partie : Les tests de comparaison de moyennes.
Huitième partie : Les tests paramétriques et non paramétriques.
Neuvième partie : Cas pratiques : applications sur des données réelles.
Dixième partie : Principes de l'analyse de données multivariée.
Onzième partie : L'analyse en composantes principales.
Douzième partie : Les autres méthodes d'analyse factorielles (AFC, ACM, analyse discriminantes...).
Treizième partie : Présentation des méthodes de clustering (apprentissage non supervisé).
Quatorzième La classification ascendante hiérarchique.
Quinzième partie : Les k
- means.
Seizième partie : Les principes de la modélisation.
Dix septième partie : Le modèle linéaire : régression, analyse de la variance.
Dix huitième partie : La régression logistique.
Dix neuvième partie : Vers le machine learning et le data mining.
Vingtième partie : Les principes et les différences avec la statistique classique.
Vingt et unième partie : Quelques exemples : Les arbres, les forêts...
Objectifs
Comprendre les principes de bases de la statistique.
Savoir décrire des données en utilisant des statistiques descriptives.
Comprendre les bases de la modélisation et de l'analyse de données.
Savoir décrire des données en utilisant des statistiques descriptives.
Comprendre les bases de la modélisation et de l'analyse de données.
Centre(s)
- Paris - 12ème (75)
Secteur(s)
Formation proposée par : Stat4decision
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