statistiques-avancees-avec-R2018-02-06T11:29:48+00:00

Analyse statistique avancée avec R

Réalisation d’analyses statistiques spécifiques

L’analyse statistique des données est une des compétences requises pour mettre en oeuvre des projets Big Data. Selon la nature des données manipulées et le type d’analyses souhaitées, il est parfois nécessaire de recourir à des techniques d’analyses avancées.

Aussi, tout Data Scientist doit ­aujourd’hui maîtriser l’implémentation d’outils statistiques sous R, pour réaliser des analyses non ponctuelles et inférentielles paramétriques, ou de données uni ou multi­variées pour tous les domaines dans le service, l’industrie ou encore la R&D.

Cette formation avancée permettra aux participants de maitriser R, et ainsi d’être à même d’analyser tous types de données dans leurs projets Big Data.

https://www.formation-bigdata.com/formateur-big-data

40 formations

+20 années d’expérience

+800 participants

99% clients satisfaits

Contenu de la formation

OBJECTIFS

  • Connaître les outils et méthodes d’analyses statistiques avancées en environnement R Savoir programmer des analyses avec R
  • Savoir utiliser les packages de R pour mettre en oeuvre des modélisations statistiques (régression, ANCOVA, ANOVA..)
  • Comprendre comment réaliser des analyses prédictives à l’aide d’équations de régression

PUBLIC

  • Ingénieurs, analystes
  • Data Analysts
  • Toute personne intéressée par l’analyse statistique avec R

PRE-REQUIS

  • Avoir suivi la formation “Les fondamentaux de l’analyse statistique avec R” (BI103) ou connaissances équivalentes
  • Avoir une première expérience de la programmation
  • Disposer de solides connaissances théoriques en statistiques

INTRODUCTION

  • Générer et représenter des variables aléatoires
  • Puissance d’un test Z à 1 échantillon en bilatéral
  • Taille d’échantillon (effectif) d’un test Z en bilatéral
  • Puissance d’un test t à 1 échantillon en bilatéral

TRAVAILLER AVEC DES ÉCHANTILLONS

  • Taille d’échantillon (effectif) d’un test t à 1 échantillon en bilatéral
  • Taille d’échantillon (effectif) d’un test p (proportion) à 1 échantillon en bilatéral Taille d’échantillon (effectif) d’un test p (proportion) à 2 échantillons en bilatéral
  • Test d’ajustement de Shapiro­Wilk

ESTIMATION ET INTERVALLES DE CONFIANCE

  • Intervalle de confiance de la moyenne (test Z à un 1 échantillon)
  • Intervalle de confiance de la moyenne (test t à un 1 échantillon)

ANALYSES STATISTIQUES AVANCÉES

  • Test t­Student bilatéral d’un échantillon
  • Test t­Student pour données appariées
  • Test t­Studenthomoscédastique bilatéral d’égalité de la moyenne
  • Test t­Studenthétéroscédastique bilatéral d’égalité de la moyenne (test de Welch)
  • Test de Poisson à un échantillon unilatéral/bilatéral
  • Comparaison de proportions sur une même population (test binomial exact)
  • Intervalle de confiance de la proportion
  • Comparaison de proportions sur 2 échantillons indépendants
  • Test de Fisher d’égalité des variances
  • Test de Levene d’égalité de deux variances
  • Robustesse de tests statistiques
  • Transformations de Box­Cox
  • Transformations de Johnson

ANALYSE DE LA VARIANCE ET DE LA COVARIANCE

  • ANOVA à un facteur fixe (ANOVA­1 canonique) désempilé
  • ANOVA à deux facteurs fixes (ANOVA­2 canonique) sans répétitions avec ou sans interactions
  • ANOVA à deux facteurs fixes (ANOVA­2 canonique) avec répétitions avec ou sans interactions
  • Comparaisons multiples du test de Student avec correction de Bonferroni Test de (l’étendue) de Tukey HSD
  • Test de Levene et Bartlett d’égalité des variances d’une ANOVA canonique ANOVA Imbriquée/Hiérarchique complète ANOVA Carré Latin
  • ANCOVA (Analyse de la Covariance)
  • MANOVA
  • ACP (Analyses en Composantes Principales) paramétrique
  • Analyse factorielle exploratoire (AFE)
  • AFE avec méthode ACP sans rotation
  • AFE avec méthode ACP et rotation VariMax

RÉALISER DES TESTS D’AJUSTEMENT

  • Test d’ajustement d’Anderson­Darling (ieAgostino­Stephens)

Les plus de la formation

Une formation très pratique : 90% du temps de la formation est dédié à la mise en pratique pour une meilleure assimilation de notions de base

Des consultants expérimentés partagent leur savoir ­faire avec les participants.

Analyse statistique avancée avec R

  Code : RFond

  Prix : 1800€ (HT)

  Prix Repas: 35 €

  Durée: 2 jours

  Lieu : Paris


Sessions


05/03/2018
11/06/2018
08/10/2018
03/12/2018


Inscription

Ces professionnels nous font confiance

Ils témoignent de leurs expériences

“Formation avec beaucoup d’exercice, ce qui simplifie véritablement la compréhension. Encore merci pour le café et les biscuits 🙂  ”

Sebastien M

“Tout était clair et facile à comprendre avec beaucoup de patience du prof. La formation m’a apporté une vision d’ingénieur Bi.”

Zahojun H

Des formations qui pourraient vous intéresser

Nous vous proposons des formations de qualité, soigneusement préparées par des professionnels.

Ce que nos clients pensent de nous

“Après de sincères et profonds remerciements, je tiens à féliciter notre intervenant et par extension tout ceux qui ont contribué à cette formation, pour l’ apport que ce soit à un niveau personnel ou professionnel.
En effet , cette formation m’a permis non seulement de revisiter certains aspects  du Big Data avec une vision nouvelle et plus précise mais également d’assimiler de nombreuses connaissances . Les remarques pertinentes avec les détails pratiques ont permis de bénéficier du recul et de l’expérience de notre formateur.”

Mehdi Z

” Très bonne formation, ne surtout pas hésiter à partager ses expériences professionnels, que ce soit en terme de projets, de problèmes rencontrés dans le monde de l’entreprise ou encore de questions rencontrées en entretien.
Les plus de cette formation ont été la vision plus large qu’on peut se faire des projets de la vie réelle et des domaines qui accompagne le nôtre (data science), ainsi que de la culture pouvant aider à se démarquer lors d’un entretien. Pour finir, les supports étaient très clairs et les schémas rendaient les idées très simples à comprendre et retenir.”

Alexandre T

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