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
Programme de la formation
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
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Introduction : Panorama de la data science et de son importance
- Définition et champs d'application
- Rôle des statistiques en data science
- Exemples d'application
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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
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Techniques statistiques avancées en data science
- Corrélation et régression
- Tests d'hypothèses
- Travaux Pratiques : Réalisation de tests statistiques sur données réelles
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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