Formation Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour vos Données
Apprenez les fondamentaux de la modélisation statistique. Cette formation couvre les concepts clés et les techniques essentielles pour l'analyse de données. Développez une compréhension solide des modèles statistiques et de leur application pratique.
Maîtriser les fondements de la modélisation statistique, y compris les concepts clés et les techniques essentielles
Construire et interpréter des modèles linéaires et généralisés pour l'analyse de données
Évaluer et valider la performance des modèles statistiques pour garantir leur efficacité
Appliquer la modélisation statistique à des problèmes concrets dans différents domaines
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
Introduction à la modélisation statistique
—Définition et rôle de la modélisation statistique
—Distinction entre modèles descriptifs et prédictifs
—Présentation des types de données (numériques, catégorielles)
—Environnement de travail (logiciels R/Python)
02
Statistiques descriptives et exploration des données
—Mesures de tendance centrale et de dispersion
—Visualisation des données (histogrammes, boîtes à moustaches, nuages de points)
—Détection des valeurs aberrantes
—Corrélation et dépendance entre variables
03
Inférence statistique : Principes fondamentaux
—Populations et échantillons, variables aléatoires
—Estimation ponctuelle et par intervalle
—Théorème Central Limite
—Tests d'hypothèses : principes et étapes
04
Tests d'hypothèses paramétriques usuels
—Test de Student (t-test) pour comparaison de moyennes
—Test ANOVA pour comparaison de plus de deux moyennes
—Test du Chi-2 pour variables catégorielles
—Interprétation des p-valeurs et niveaux de signification
05
Régression linéaire simple
—Concepts fondamentaux de la régression linéaire
—Estimation des coefficients (moindres carrés ordinaires)
—Interprétation des coefficients et du R-carré
—Conditions d'application et diagnostic des résidus
06
Régression linéaire multiple
—Extension aux variables explicatives multiples
—Sélection de variables (pas à pas, AIC/BIC)
—Problèmes de multicolinéarité et solutions
—Interprétation des coefficients partiels
07
Introduction aux modèles linéaires généralisés (GLM)
—Limitation du modèle linéaire classique
—Composantes des GLM : lien, distribution de la famille
—Exemples d'application des GLM
—Rappels sur les distributions de probabilité
08
Régression logistique pour la classification binaire
—Modélisation de la probabilité d'un événement binaire
—Fonction logit et interprétation des odds ratios
—Évaluation du modèle (courbe ROC, AUC, matrice de confusion)
—Application pratique et seuil de décision
09
Régression de Poisson pour les données de comptage
—Modélisation des variables de comptage
—Hypothèses et limites du modèle de Poisson
—Problème de sur-dispersion et quasi-Poisson
—Application à des cas concrets (ex: nombre d'événements)
10
Introduction aux séries temporelles
—Définition et composants d'une série temporelle (tendance, saisonnalité)
—Stationnarisation et autocorrélation
—Modèles ARIMA (généralités)
—Prévision simple et évaluation des modèles
11
Validation et sélection de modèles
—Sur-apprentissage et sous-apprentissage
—Méthodes de validation croisée (k-fold, Leave-One-Out)
—Comparaison de modèles (AIC, BIC, R-carré ajusté)
—Robustesse et généralisabilité du modèle
12
Étude de cas et mise en pratique globale
—Application d'un pipeline complet de modélisation
—Choix du modèle statistique adapté à la problématique
—Interprétation et communication des résultats
—Bonnes pratiques et erreurs courantes en modélisation
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de maîtriser les fondements de la modélisation statistique, notamment à travers des modules dédiés à la régression linéaire simple et multiple. Ces compétences fondamentales permettent aux apprenants de construire des modèles robustes et de tirer des conclusions éclairées à partir de leurs données. En assimilant ces concepts, les participants acquièrent les outils nécessaires pour naviguer efficacement dans le monde complexe de l'analyse de données.
Dans le domaine de la modélisation statistique, un défi fréquent que rencontrent les apprenants est la difficulté à interpréter correctement les résultats des modèles qu'ils construisent. Souvent, une compréhension incomplète des tests d'hypothèses ou des statistiques descriptives peut entraîner des erreurs d'interprétation. Cette formation vise à pallier cette lacune en fournissant un cadre solide et des exercices pratiques pour développer une compréhension approfondie des résultats.
Ce qui distingue notre formation de modélisation statistique, c'est son approche pratique et concrète. Contrairement à d'autres formations qui peuvent se concentrer uniquement sur la théorie, nous intégrons des cas d'étude réels et des applications dans divers domaines. Cela permet aux participants de relier directement les concepts appris à des situations professionnelles, renforçant ainsi leur capacité à appliquer ces techniques dans leur travail quotidien.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est recommandé aux participants de se préparer en réfléchissant à des problèmes spécifiques dans leur domaine d'activité où la modélisation statistique pourrait être appliquée. Identifiez des données que vous souhaitez analyser ou des questions auxquelles vous aimeriez répondre. Cette préparation vous permettra d'engager des discussions plus enrichissantes durant la formation, rendant votre apprentissage encore plus pertinent et applicable. Votre engagement proactif sera un atout précieux dans ce parcours d'apprentissage.
Pourquoi choisir cette formation en intélligence artificielle
🎯
Maîtrise des Fondements
Apprenez les bases essentielles de la modélisation statistique pour poser des fondations solides dans l'analyse de données.
📊
Modèles Linéaires Pratiques
Construisez et interprétez des modèles linéaires simples et multiples, directement applicables à vos données réelles.
🔍
Évaluation de Performance
Développez des compétences pour évaluer et valider la performance de vos modèles, garantissant leur efficacité dans des contextes variés.
🛠️
Applications Concrètes
Appliquez les techniques de modélisation statistique à des problèmes concrets dans divers domaines, renforçant ainsi votre expertise.
📈
Statistiques Descriptives
Maîtrisez les statistiques descriptives et l'exploration des données, des compétences critiques pour toute analyse statistique.
📚
Approche Pédagogique Structurée
Bénéficiez d'une formation inter-entreprise bien structurée sur 21 heures, favorisant l'échange et le partage d'expérience entre participants.
Compétences acquises
Maîtriser les fondements de la modélisation statistique
Comprendre et appliquer les concepts clés de l'inférence statistique, des tests d'hypothèses et des statistiques descriptives pour interpréter et explorer des jeux de données complexes et variées.
Construire et interpréter des modèles linéaires et généralisés
Développer des modèles de régression linéaire, logistique et de Poisson afin de prédire des variables continues, binaires ou de comptage, et interpréter les coefficients pour comprendre les relations entre variables.
Évaluer et valider la performance des modèles statistiques
Utiliser des métriques appropriées (R2, AUC, AIC) et des techniques de validation (validation croisée) pour évaluer la robustesse et la capacité prédictive des modèles et éviter le sur-apprentissage.
Appliquer la modélisation statistique à des problèmes concrets
Sélectionner le modèle statistique adéquat pour une problématique donnée, implémenter la solution avec un logiciel statistique R/Python et communiquer clairement les résultats et limites du modèle.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Débutants en statistique
Étudiants scientifiques
Professionnels de la donnée juniors
Chercheurs et doctorants
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une bonne compréhension des concepts de base en statistique et en analyse de données est recommandée
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue à travers des exercices pratiques et des devoirs
Examens en ligne pour évaluer la compréhension des concepts clés
Projet final qui consiste à appliquer les compétences acquises à un problème concret
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Il a appliqué les concepts de régression linéaire pour analyser des données de ventes, permettant d'identifier des tendances importantes. »
« Elle a réussi à détecter des valeurs aberrantes dans ses données grâce aux techniques de visualisation apprises lors de la formation. »
Questions fréquentes
- Notions de base en mathématiques (algèbre, calcul).
- Familiarité avec l'utilisation d'un ordinateur.
- Curiosité pour l'analyse de données.
- Ordinateur personnel (Windows, macOS ou Linux).
- Connexion internet stable.
- Logiciel de feuille de calcul (ex: Excel, Google Sheets) pour certains exercices.
- Accès à R (logiciel et RStudio) sera suggéré mais non obligatoire pour les fondamentaux.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Cette formation couvre les concepts clés de la modélisation statistique, y compris les modèles linéaires et généralisés, l'évaluation et la validation des modèles statistiques, ainsi que l'application de la modélisation statistique à des problèmes concrets.
Oui, cette formation est conçue pour les débutants qui souhaitent acquérir les compétences de base en modélisation statistique. Cependant, une bonne compréhension des concepts de base en statistique et en analyse de données est recommandée.
Les outils et les logiciels utilisés pendant la formation seront communiqués à l'avance. Nous utilisons des outils et des logiciels courants dans l'industrie pour garantir que les participants soient préparés à l'application pratique.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
Demandez un devis pour la formation Modélisation Statistique : Maîtrisez l'Essentiel pour vos Données
Programme adaptable à votre contexte. Réponse sous 24 h ouvrées, sans engagement.
