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 07/10/2025.
Version du programme : 1

Type de formation

Formation mixte

Durée de formation

8 heures (1 jour)

Accessibilité

Oui

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

Accessibilité

L’organisme de formation s’engage à rendre la session accessible à toute personne, y compris en situation de handicap. Pour chaque participant, un échange préalable est proposé afin d’identifier d’éventuels besoins d’adaptation. En cas de demande spécifique, le contenu, les supports et les modalités d’animation à distance pourront être aménagés (par exemple : sous-titrage, supports accessibles, assistance technique, allongement des temps de connexion). Pour les formations en entreprises : l'entreprise d'accueil s'engage à disposer des accès nécessaires pour les membres de son personnel en situation de handicap. Pour les formations en présentielle au sein du centre des Formations by DazzStudio : le lieu choisi dispose des accès nécessaires réglementaires pour les PMR liés aux ERP. Un référent accessibilité reste à la disposition des bénéficiaires pour accompagner toute démarche d’adaptation, dans le respect de la confidentialité et de l’inclusivité de la formation, conformément aux exigences du référentiel Qualiopi.