Formation Analyse de données en e-learning ou présentiel
Formation Analyse de données
Durée
Tarif
Utiliser les outils statistiques pour comprendre vos données
A l'issue de cette formaiton, vous pourrez prendre des décisions basées sur des analyses solides. En comprenant et en exploitant les données de manière rigoureuse, vous pourrez réduire les incertitudes, identifier rapidement les anomalies ou les inefficacités, et mieux anticiper les tendances ou les besoins en ajustements. Cela vous conduira à une meilleure performance globale, un gain de compétitivité, et une meilleure maîtrise des risques.
Nos avantages
100%
21
99%
Objectifs
- Prouver la validité d’une hypothèse par un test statistique et interpréter le résultat.
- Comprendre l’utilisation des statistiques descriptives et inférentielles.
- Savoir utiliser le bon test statistique.
- Comprendre la différence entre une régression simple et une régression multiple (linéaire et non linéaire).
Pour qui
La formation Analyse de données est destinée aux ingénieurs agents de maîtrise ou techniciens qui ont des résultats de production ou d’essais à interpréter, ou qui recherchent des relations de causes à effets ou des correlations dans un tableau de données.
Prérequis
- Bases de l’usage d’internet et d’un navigateur web.
- Diplôme de niveau 4 et /ou une première expérience professionnelle de 2 ans.
Durée
14 heures d’e-Learning 100% animé, quizz entraînement à la certification, mise en oeuvre des points théoriques sur simulateurs industriels. L’e-Learning est disponible 7j/7 24h/24 pendant 1 mois pour cette formation.
Moyens pédagogiques et techniques
- Formation 100% E-Learning sur une plateforme dédiée
- La pédagogie proposée est médiatisée (voix, texte, exercice), ludique et multimodale avec des tests à chaque cours
- Exposés théoriques
- Étude de cas concrets
- Mise à disposition en ligne de documents supports PDF et Excel
Equipe pédagogique
Fort de plus de 30 ans d’expériences, riches d’enseignement et de mises en pratique, notre organisme de formation en qualité industrielle vous accompagne à travers une offre de formation et de conseil pour développer et améliorer vos performances et votre savoir-faire. Tous nos consultants sont Master Black Belt Lean Six Sigma et ont au moins 10 ans d’expérience dans l’application des outils du Lean et du Six Sigma dans le milieu industriel.
Accessibilité
La formation Analyse de données est accessible aux personnes en situation de handicap, merci de nous contacter pour les possibilités d’aménagement spécifiques. Nous mettrons tout en œuvre pour vous accueillir.
Programme
Statistiques descriptives, Graphiques
- Situer l’intérêt de la représentation graphique
- Cas des variables quantitatives
- Cas des variables qualitatives
- Cas mixte quantitatif/qualitatif
Statistiques descriptives, lois discrètes
- Bases en probabilités
- La loi binomiale, la loi Hypergéométrique et la loi de Poisson
- Contrôle par prélèvement simple
Statistiques descriptives, lois continues
- Origine de la loi de Gauss
- Les paramètres d’une loi de Gauss
- Valider l’hypothèse de normalité
- Tester la présence de valeurs aberrantes
- Loi de Student
- Analyse de normalité Skewness et Kurtosis
- Loi de distribution des moyennes et intervalle de confiance
- Loi de distribution des variances et intervalle de confiance
Statistiques Inférentielles
- Les différents tests d’hypothèses
- Les risques alpha et beta
- Puissance d’un test
Comparaison de fréquences
- Différents tests
- Comparer une fréquence à une fréquence théorique (1P)
- Comparer deux fréquences (2P)
- Comparer plus de deux fréquences (tableau d’indépendance)
Comparaison de Moyennes
- Comparer une Moyenne à une Moyenne théorique (z et t théorique)
- Comparer deux Moyennes (t)
- Comparer plus de deux Moyennes (ANAVAR)
- Savoir dissocier les cas appariés
Comparaison de Variances
- Comparer une Variance à une Variance théorique
- Comparer deux Variances
- Comparer plus de deux Variances
Tests non paramétriques
- Comprendre l’intérêt des tests non paramétriques
- Principe des principaux tests non paramétriques
- Exemples simples de tests non paramétriques (signes et B to C)
- Application aux mesures sensorielles
- Comparaison théorique et appairé : Test de Wilcoxon
- Comparaison de deux populations : Test Mann Whitney
- Comparaison de plus de deux population Test de Krustal-Wallis, Mood, Friedman, Page
Régression simple
- Principes et calculs
- Tests d’hypothèses sur les coefficients
- Interprétation du R²
- Régression non linéaire
Régression multiple
- Principes, calculs et interprétation
- Intérêt de la régression multiple
- Cas de réponses non linéaires
- Cas de facteurs qualitatifs
Vos retours d'experience
Deux modes d'apprentissage
- E-LearningApprentissage en automonie250€
- 14h de cours en e-learning
- Support en ligne
- PrésentielFormation intra-entreprise2
- Formation tests statistiques en 2 journées
- Formation analyse statistique en 4 journées