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Statistiques : Fondamentaux pour la Data Science

S'Initier aux Statistiques pour la Data Science : Concepts Clés et Applications Pratiques

Formation créée le 10/12/2023. Dernière mise à jour le 02/08/2024.
Version du programme : 1

Type de formation

Formation mixte

Durée de formation

8 heures (1 jour)

Statistiques : Fondamentaux pour la Data Science

S'Initier aux Statistiques pour la Data Science : Concepts Clés et Applications Pratiques


Ce programme est proposé en tant que remise à niveau pour un public varié souhaitant intégrer des formations plus poussées en lien avec Python et la Data Science telle que " Data Analytics avec Python". Il vise à fournir une remise à niveau en statistiques, spécifiquement adaptée aux besoin de la data science, et ce, sans nécessiter de compétences en programmation.

Objectifs de la formation

  • Améliorer la compréhension et l'application des statistiques dans le contexte de la data science
  • Acquérir une compréhension solide des concepts de base en statistiques, tels que les mesures de tendance centrale, de dispersion, et les différents types de données.
  • Apprendre à utiliser des techniques statistiques telles que la corrélation, la régression, et les tests d'hypothèses.

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Personnes souhaitant suivre la formation "Data Analytics avec Python" mais n'ayant pas les pré-requis en statistiques
  • Personnes souhaitant une remise à niveau en statistiques
Prérequis
  • Aucun

Contenu de la formation

Introduction : Panorama de la data science et de son importance
  • Définition et champs d'application
  • Rôle des statistiques en data science
  • Exemples d'application
Concepts fondamentaux de statistiques
  • Types de données et collecte
  • Mesures de tendance centrale et de dispersion
  • Distributions et probabilités
  • Travaux Pratiques : Analyse de données réelles
Techniques statistiques avancées en data science
  • Corrélation et régression
  • Tests d'hypothèses
  • Travaux Pratiques : Réalisation de tests statistiques sur données réelles
Statistiques descriptives et inférentielles appliquées
  • Analyse exploratoire des données
  • Introduction à l'inférence statistique
  • TP : Application sur données réelles

Suivi de l'exécution et évaluation des résultats

  • Travaux pratiques
  • QCM
  • Test de positionnement en amont et en aval par le/la participant.e

Ressources techniques et pédagogiques

  • Support de cours au format diapo html et pdf
  • Travaux pratiques et leurs corrections sur Excel
  • Ressources en lignes

Qualité et satisfaction

Taux de satisfaction des apprenant.e.s / Nombre d'apprenant.e.s depuis le début de la proposition / Taux et causes des abandons / Taux de retour des enquêtes

Capacité d'accueil

Entre 4 et 12 apprenants

Délai d'accès

4 semaines