Statistiques pour la Science des Données IA et l'Analyse Commerciale - 2025

Aperçu

Êtes-vous intéressé par une carrière en tant qu'analyste de marketing, analyste en intelligence d'affaires, analyste de données ou data scientist, et souhaitez-vous développer les compétences quantitatives essentielles requises pour ces rôles ? Ne cherchez pas plus loin !

Programme

• Introduction aux statistiques
Importance des statistiques dans l'IA et l'analyse commerciale
Terminologie et concepts de base
• Statistiques descriptives
Mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode)
Mesures de variabilité (étendue, variance, écart type)
Techniques de visualisation de données (histogrammes, diagrammes en boîte, nuages de points)
• Théorie des probabilités
Concepts de probabilité de base
Probabilité conditionnelle et théorème de Bayes
Distributions de probabilité (normale, binomiale, Poisson)
• Statistiques inférentielles
Méthodes d'échantillonnage et distributions d'échantillonnage
Test d'hypothèses
Intervalles de confiance
• Analyse de régression
Régression linéaire simple
Régression linéaire multiple
Métriques d'évaluation de modèle (R-carré, R-carré ajusté)
• Analyse des séries chronologiques
Comprendre les données de séries chronologiques
Tendance et saisonnalité
Modèles autorégressifs et moyennes mobiles
• Logiciels et outils statistiques
Introduction aux langages de programmation statistique (Python/R)
Utilisation de bibliothèques pour la manipulation et l'analyse de données (pandas, NumPy, SciPy)
Bibliothèques de visualisation de données (Matplotlib, Seaborn)
• Application des statistiques dans les affaires
Analyse de panier d'achat
Segmentation de la clientèle
Prévision des ventes
• Éthique et meilleures pratiques en analyse de données
Respect de la vie privée et considérations éthiques
Assurer une analyse sans biais
Communiquer efficacement les résultats statistiques

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Enseigné par

Manifold AI Learning ®

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Sujets

Science des données