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Statistiques Descriptives

Data > Data Science & Machine Learning


Une formation de 2 jours pour maîtriser les statistiques descriptives : mesures de tendance centrale, dispersion, corrélation, tests de normalité, visualisation graphique et application pratique.

La formation en 6 mots clés

Statistiques descriptives

Data Science

Boxplot

Corrélation

Analyse statistique

Histogramme

Informations Pratiques et Programme

Prérequis


Bases de la programmation

Durée


2 jours

Contenu Technique de la Formation


Les contenus techniques de cette formation sont :

  • Mesures de tendance
  • Mesures de dispersion
  • Test de normalité
  • Mesures de corrélation

Objectifs de la Formation


Les objectifs visés par la formation sont :

  • Comprendre les principes de base de la statistique descriptive et la différencier de la statistique inférentielle
  • Acquérir une connaissance approfondie des mesures de tendance centrale et de dispersion, ainsi que de leur utilisation pour décrire les données
  • Apprendre à visualiser les données à l'aide d'outils graphiques tels que les histogrammes et les boxplot
  • Comprendre les tests de normalité et les mesures de corrélation et leur utilisation pour évaluer les relations entre les variables
  • Acquérir des compétences pratiques en utilisant les techniques statistiques pour résoudre des problèmes de données réels
  • Développer la capacité à communiquer les résultats statistiques de manière claire et concise
  • Renforcer les compétences acquises par la révision des concepts clés et la participation à un projet pratique

Table des Matières


Fondamentaux statistiques

  • Introduction à la statistique descriptive et ses objectifs
  • Variables et échantillons : quantitatifs, qualitatifs, continus, discrets
  • Mesures de tendance centrale : moyenne, médiane, mode


Mesures et analyse graphique

  • Mesures de dispersion : écart type, variance, intervalle interquartile
  • Analyse graphique : histogrammes, boxplot et leur interprétation
  • Mesures de corrélation : coefficient de Pearson, Spearman


Tests statistiques et projet pratique

  • Test de normalité : méthodes et interprétation
  • Tests statistiques : t-test, ANOVA et conditions d'application
  • Projet pratique : application des techniques sur des données réelles


En Pratique


  • Les exercices proposés lors des formations sont centrés sur chaque concept présenté durant la formation. Les exercices abordent les concepts et la difficulté de façon progressive. A la fin de la formation, un exercice récapitulatif d’intégration des concepts est proposé aux participants.Les exercices proposés sont les suivants :
  • Analyse des données de consommation d'énergie pour les foyers d'une ville à l'aide des mesures de tendance centrale et de dispersion
  • Détermination de la normalité des données de salaires de différentes professions en utilisant le test de normalité de Shapiro-Wilk
  • Examen de la corrélation entre le niveau d'éducation et le salaire moyen d'une population donnée
  • Visualisation de la distribution des notations d'un examen en utilisant un histogramme et un boxplot
  • Détermination de la moyenne et de l'écart type des scores de différents groupes d'étudiants pour évaluer l'efficacité de différentes méthodes d'enseignement
  • Analyses de données de vente de produits pour déterminer les tendances saisonnières et les produits les plus populaires
  • Utilisation de la régression pour prédire les ventes futures en fonction des données historiques de vente

Modalités et Inscription


Cette formation est proposée selon deux formules pour s'adapter au mieux à vos besoins :


Session régulière

Des sessions sont organisées à intervalles réguliers. Demandez les prochaines dates planifiées pour vous inscrire à la prochaine session.


Sur mesure & intra-entreprise

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