Formation Data Analyst : Les mathématiques

  • Niveau : Fondamentaux
  • 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 :

· Observer et récolter des données
· Savoir calculer et comprendre moyenne, médiane et mode
· Savoir calculer et comprendre variance, écart-type et quantiles
· Connaître les lois usuelles
· Prendre des décisions grâce aux hypothèses statistiques
· Comprendre les notions d’univers, événement, probabilité et probabilité conditionnelle
· Découvrir les variables aléatoires, loi de probabilité, espérance et variance
· Découvrir les notions de couple de variables aléatoires, covariance et corrélation linéaire
· Appréhender la loi faible des grands nombres et le théorème central limite
· Effectuer des opérations sur les matrices
· Calculer le déterminant d’une matrice et l’inverser
· Déterminer valeurs propres et vecteurs propres

Prérequis : 

· Avoir le niveau bac en mathématiques

Statistiques descriptives et inférentielles

– Récolte de données ;
– Moyenne, médiane et mode d’une série statistique ;
– Variance, écart-type et quantiles d’une série statistique;
– Loi normale et ses consœurs ;
– Prise de décision : exemples

Algèbre linéaire

– Explorer les espaces probabilisés ;
– Manipuler les variables aléatoires ;
– Se familiariser avec quelques lois de probabilités ;
– Découvrir les couples de variables aléatoires ;
– Appréhender les notions de convergences

Théorie des probabilités

– Explorer les espaces probabilisés ;
– Manipuler les variables aléatoires ;
– Se familiariser avec quelques lois de probabilités ;
– Découvrir les couples de variables aléatoires ;
– Appréhender les notions de convergences

– Cas d’étude n°1
– Cas d’étude n°2
– Cas d’étude n°3
– Cas d’étude n°4
– Cas d’étude n°5

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