Formation Data-Analyst : Techniques avancées

  • Niveau : avancé
  • Durée : 10 jours (cours en direct et pratique) + 5 jours (mise en situation professionnelle)
  • Dates : Nous contacter
  • Nombre de participant :  7 maximum
  • Prérequis : Savoir naviguer sous Windows.
  • Modalités d’évaluation : Exercices évalués tout le long de la formation. Cas pratiques évalués. (Potentiellement avec des QCM)
  • Accessibilité aux personnes handicapées : Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap, nous contacter.
  • Financements : Pôle emploi / OPCO / La Région / CPIR

Objectifs :

· Maîtriser les concepts mathématiques de la statistique inférentielle
· Tester l’adéquation à une loi par un test statistique
· Modéliser des phénomènes via des régressions linéaires, de la classification ou l’ANOVA
· Analyser des données variant au cours du temps : les séries temporelles

Prérequis : 

· Savoir interroger des bases de données afin de récupérer les données pertinentes
· Maîtriser les concepts mathématiques clés permettant l’analyse de données
· Maîtriser le langage Python et les modules du data
· Savoir nettoyer et explorer des données
· Savoir rédiger un rapport impactant permettant de présenter votre analyse
– Rappel : prétraitement, nettoyage, acp, kmeans
– Statistiques inférentielles
– Régression linéaire simple
– Régression linéaire multiple
– Régression logistique
– Analyse de la variance (ANOVA)
– Découvrir différentes séries temporelles
– Corriger une série temporelle des variations saisonnières
– Lissage exponentiels
– Mettre en oeuvre des techniques pour prévoir une série temporelle

– Cas d’étude n°1
– Python
– Cas d’étude n°2
– Cas d’étude n°3
– Cas d’étude n°4
– Cas d’étude n°5
– TP représentation
– Cas d’étude n°6
– Cas d’étude n°7
– Cas d’étude n°8

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