ANALYSE DE DONNÉES ET MÉTHODES STATISTIQUES
Formation certifiante - Code CPF 93 835 - 1 jour (7 heures)
Formations en présentiel
Formations Blended - Learning
Formations E-learning Tutoré
Présentiel
Blended - Learning
E-learning tutoré
A l'issue de la formation, les stagiaires seront capables de :
- Exploiter des données de toutes sources pour les restituer après un ensemble de traitement, de nettoyage et d’enrichissement des données.
- Connaître les différentes méthodes statistiques d’analyse de données.
- Comprendre le processus d’extraction de connaissances à partir de données.
- Se familiariser avec les phases d’acquisition, de fouille et de validation de données.
- Maîtriser les techniques d’exploration de données pour l’extraction des connaissances sous la forme de modèles de description.
- Comprendre les Algorithmes et méthodes d’exploration et d’analyse dans le Big Data
- Visualisation des données et aide à la prise de décision.
La formation Analyse de données et méthodes statistiques est accessible à toute personne ayant des connaissances en statistiques, Excel, R, Python et SQL.
Des exercices, des études de cas, des QCM et des tours de table permettent au formateur d’évaluer l’atteinte des objectifs ainsi que la progression du stagiaire à différents moments de la formation.
La validation de toutes les compétences requises est obligatoire pour l’obtention d’un BADGE ou d’un Certificat. L'obtention du Certificat est validé par la réalisation et la présentation d'un projet devant un jury.
- Directeurs/chefs de projet ou responsable métier
- Responsable système d’informations
- Développeurs informatiques
- Consultants en business intelligence
- Ingénieurs d’étude, de recherche et développement
- Architecte système et logiciel
- Consultants techniques
- Consultants business
- Statisticiens et Mathématiciens
- Data scientist (analyse de données) ou Data miner (fouilleur des données)
- Tout développeur ou informaticien souhaitant développer des compétences en analyse de données et BIG DATA
PROGRAMME DE FORMATION
ANALYSE DE DONNÉES ET MÉTHODES STATISTIQUES
Introduction à l’analyse de données
- Introduction sur l’analyse de données
- Métier de data analyst
- Rôle et les compétences d’un data analyst
Exploration de la données
- Identifier les données
- Comprendre les champs et types de données
- Retrouver des données
- Syntaxe
Préparation et interprétation des données
- Interpréter des données
- Retrouver des données
- Définir les jointures
- Comprendre les données et le flux de travail
- Découvrir les données nettoyées
Analyse des données avec un Tableau croisé dynamique
- Analyse bidimensionnelle: Découvrir les tableaux croisés dynamiques
- Aller plus loin avec les TCD
- Sélectionner et nommer les données
- Fractionner un texte
- Éliminer les doublons
Mener à bien un projet d’analyse de données
- Définition des bonnes pratiques
- Initiation à la gouvernance de données
- Erreurs fréquentes
- Création des modèles réutilisables
- Filtrage avec les jeux de données
Règles métiers et de documentation dans un projet d’analyse de données
- Définition des règles métiers
- Création d’un dictionnaire de données
- Création d’un fichier readme
Méthodes statistiques d’analyse de données
- Partie univariée (moyenne, écart type, variance, boite à moustache, histogramme)
- Partie multivariée (ACP,AFC,ACM)
Initiation au Machine Learning
- Régression linéaire
- Régression logistique
- Arbres de classification et de régression
- Méthode des k plus proches voisins(KNN)
- Partitionnement en K-moyennes (K-Mean Clustering)
Visualisation des données
- Créer les graphiques de base
- Insérer un graphique Excel
- Gérer les graphiques et les raccourcis par défaut
Atelier pratique

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