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Intélligence Artificielle
Formation Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour vos Données
Développez vos compétences en modélisation statistique pour tirer le maximum d'informations de vos données. Cette formation vous permettra de maîtriser les fondamentaux de la modélisation statistique et d'appliquer ces connaissances à des problèmes concrets. Les compétences acquises seront essentielles pour l'analyse de données et la prise de décision éclairée.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Maîtriser les fondements de la modélisation statistique, y compris les concepts clés et les techniques essentielles
- Construire et interpréter des modèles linéaires et généralisés pour l'analyse de données
- Évaluer et valider la performance des modèles statistiques pour garantir leur efficacité
- Appliquer la modélisation statistique à des problèmes concrets dans différents domaines
01.Introduction à la modélisation statistique
- —Définition et rôle de la modélisation statistique
- —Distinction entre modèles descriptifs et prédictifs
- —Présentation des types de données (numériques, catégorielles)
- —Environnement de travail (logiciels R/Python)
02.Statistiques descriptives et exploration des données
- —Mesures de tendance centrale et de dispersion
- —Visualisation des données (histogrammes, boîtes à moustaches, nuages de points)
- —Détection des valeurs aberrantes
- —Corrélation et dépendance entre variables
03.Inférence statistique : Principes fondamentaux
- —Populations et échantillons, variables aléatoires
- —Estimation ponctuelle et par intervalle
- —Théorème Central Limite
- —Tests d'hypothèses : principes et étapes
04.Tests d'hypothèses paramétriques usuels
- —Test de Student (t-test) pour comparaison de moyennes
- —Test ANOVA pour comparaison de plus de deux moyennes
- —Test du Chi-2 pour variables catégorielles
- —Interprétation des p-valeurs et niveaux de signification
05.Régression linéaire simple
- —Concepts fondamentaux de la régression linéaire
- —Estimation des coefficients (moindres carrés ordinaires)
- —Interprétation des coefficients et du R-carré
- —Conditions d'application et diagnostic des résidus
06.Régression linéaire multiple
- —Extension aux variables explicatives multiples
- —Sélection de variables (pas à pas, AIC/BIC)
- —Problèmes de multicolinéarité et solutions
- —Interprétation des coefficients partiels
07.Introduction aux modèles linéaires généralisés (GLM)
- —Limitation du modèle linéaire classique
- —Composantes des GLM : lien, distribution de la famille
- —Exemples d'application des GLM
- —Rappels sur les distributions de probabilité
08.Régression logistique pour la classification binaire
- —Modélisation de la probabilité d'un événement binaire
- —Fonction logit et interprétation des odds ratios
- —Évaluation du modèle (courbe ROC, AUC, matrice de confusion)
- —Application pratique et seuil de décision
09.Régression de Poisson pour les données de comptage
- —Modélisation des variables de comptage
- —Hypothèses et limites du modèle de Poisson
- —Problème de sur-dispersion et quasi-Poisson
- —Application à des cas concrets (ex: nombre d'événements)
10.Introduction aux séries temporelles
- —Définition et composants d'une série temporelle (tendance, saisonnalité)
- —Stationnarisation et autocorrélation
- —Modèles ARIMA (généralités)
- —Prévision simple et évaluation des modèles
11.Validation et sélection de modèles
- —Sur-apprentissage et sous-apprentissage
- —Méthodes de validation croisée (k-fold, Leave-One-Out)
- —Comparaison de modèles (AIC, BIC, R-carré ajusté)
- —Robustesse et généralisabilité du modèle
12.Étude de cas et mise en pratique globale
- —Application d'un pipeline complet de modélisation
- —Choix du modèle statistique adapté à la problématique
- —Interprétation et communication des résultats
- —Bonnes pratiques et erreurs courantes en modélisation
Maîtriser les fondements de la modélisation statistique
Comprendre et appliquer les concepts clés de l'inférence statistique, des tests d'hypothèses et des statistiques descriptives pour interpréter et explorer des jeux de données complexes et variées.
Construire et interpréter des modèles linéaires et généralisés
Développer des modèles de régression linéaire, logistique et de Poisson afin de prédire des variables continues, binaires ou de comptage, et interpréter les coefficients pour comprendre les relations entre variables.
Évaluer et valider la performance des modèles statistiques
Utiliser des métriques appropriées (R2, AUC, AIC) et des techniques de validation (validation croisée) pour évaluer la robustesse et la capacité prédictive des modèles et éviter le sur-apprentissage.
Appliquer la modélisation statistique à des problèmes concrets
Sélectionner le modèle statistique adéquat pour une problématique donnée, implémenter la solution avec un logiciel statistique R/Python et communiquer clairement les résultats et limites du modèle.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Points forts de la formation
Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour vos Données — pourquoi la choisir ?
🎯
Maîtrise des Fondements
Apprenez les bases essentielles de la modélisation statistique pour poser des fondations solides dans l'analyse de données.
📊
Modèles Linéaires Pratiques
Construisez et interprétez des modèles linéaires simples et multiples, directement applicables à vos données réelles.
🔍
Évaluation de Performance
Développez des compétences pour évaluer et valider la performance de vos modèles, garantissant leur efficacité dans des contextes variés.
🛠️
Applications Concrètes
Appliquez les techniques de modélisation statistique à des problèmes concrets dans divers domaines, renforçant ainsi votre expertise.
📈
Statistiques Descriptives
Maîtrisez les statistiques descriptives et l'exploration des données, des compétences critiques pour toute analyse statistique.
📚
Approche Pédagogique Structurée
Bénéficiez d'une formation inter-entreprise bien structurée sur 21 heures, favorisant l'échange et le partage d'expérience entre participants.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour vos Données.
Poser une questionCette formation couvre les concepts clés de la modélisation statistique, y compris les modèles linéaires et généralisés, l'évaluation et la validation des modèles statistiques, ainsi que l'application de la modélisation statistique à des problèmes concrets.
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Financement
Financer Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour vos Données
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour vos Données. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Témoignages
Avis sur Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour vos Données
4.7/5· 3 avis vérifiés
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Olivier K.
Cadre intermédiaire · Réseau bancaire
“Très bon retour sur la formation Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour v…. Les cas pratiques sont tirés de situations réelles, ce qui rend la formation immédiatement applicable. Certification Qualiopi rassurante.”
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Sophie M.
Coordinateur·rice pédagogique · Chambre de commerce
“Honnêtement, j'avais des doutes avant de m'inscrire à Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour v…. Mais le niveau du formateur et la qualité des échanges m'ont convaincu dès la première demi-journée.”
TB
Thomas B.
Ingénieur·e d'affaires · Coopérative agricole
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
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Questions fréquentes
Une question sur Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour vos Données ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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