Probabilités et statistiques appliquées – M071

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Cette formation offre une maîtrise complète des probabilités et statistiques appliquées, indispensables pour analyser, modéliser et interpréter des données dans des contextes variés tels que la science, la finance, la data science et l’ingénierie. Grâce à une approche pratique, vous apprendrez à formuler des hypothèses, à utiliser des modèles mathématiques et à exploiter des outils avancés pour résoudre des problèmes réels.

Ce que vous apprendrez :

  • Les bases des probabilités et des statistiques descriptives.
  • Les tests d’hypothèses et l’inférence statistique.
  • La corrélation, la régression et l’analyse prédictive.
  • Les séries temporelles, les modèles bayésiens et les applications en data science.
  • L’utilisation de Python pour l’analyse de données.

Ce cours contient :

- Une version écrite et très détaillée de tous les chapitres ;

- Deux Masterclass organisés en visio ;

- Des quiz après chaque chapitre pour tester la compréhension ;

- Des exercices et travaux pratiques corrigés ;

- Des projets et cas réels ;

- Un quiz final pour tester et valider la maitrise du module.

 

Un Certificat qui atteste de la bonne maitrise de ce cours est délivré à l'apprenant qui a réussi les différentes évaluations.

 

Un suivi régulier par un collaborateur progcours est possible moyennant des frais supplémentaires.

Contenu Cours

Introduction aux Probabilités et Statistiques
Définition et importance des probabilités et des statistiques
Concepts fondamentaux : population, échantillon, variables aléatoires
TP1 : Identifier des problématiques statistiques dans des cas réels.
Probabilités Fondamentales
Espaces probabilisables et axiomes des probabilités
Événements indépendants et conditionnels
Théorème de Bayes et ses applications pratiques
Lois de Probabilité
Lois discrètes : Bernoulli, Binomiale, Poisson, Géométrique
Lois continues : Uniforme, Normale, Exponentielle, Gamma
Fonction de densité et de répartition
Approximation des lois (ex : Loi de Poisson par la Binomiale)
Statistiques Descriptives
Mesures de tendance centrale : moyenne, médiane, mode
Inférence Statistique
Estimation ponctuelle et par intervalle
Tests d’hypothèses : définitions, erreurs de type I et II
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