Compétences Data

Apprenez à valoriser vos données en maitrisant les concepts de la Data Intelligence, les fondamentaux de l’IA et des statistiques.
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Formation

Modèles Linéaires Généralisés

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Niveau

Expert

Durée

4 jours(s)

Modalités

Distanciel | Présentiel

La formation en quelques mots

Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une méthode d’analyse statistique prédictive au-delà des conditions du modèle linéaire classique (réponse Y de distribution non gaussienne, multi colinéarités, plus de variables que d’observations) :

    • régression de Poisson,
    • régression logistique (réponse binaire ou multimodale),
    • régression PLS.

L’objectif de cette formation est de transmettre aux participant.e.s un savoir-faire méthodologique sur ces analyses : contexte et objectifs, conditions d’utilisation, mise en œuvre et interprétation des résultats…

Objectifs pédagogiques

  • Expliquer les particularités du contexte d’application comparé à celui du modèle linéaire « classique »,
  • Définir le cadre et les objectifs des différentes méthodes,
  • Mettre en œuvre et interpréter une régression logistique (réponse binaire ou multimodale),
  • Mettre en œuvre et interpréter une régression de Poisson  (réponse = effectifs),
  • Mettre en œuvre et interpréter une régression PLS,
  • Vérifier les conditions de mise en œuvre des différentes méthodes,
  • Connaître les grandes lignes des concepts mathématiques inhérents à ces méthodes,
  • Mesurer la qualité d’ajustement et la qualité de prédiction du modèle.
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Pré-requis

De bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, P-Value, risque alpha, tests d'hypothèses... Connaissances sur la corrélation et la régression linéaire

Public visé

Tout public
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Programme pédagogique simplifié

  • Rappel sur la notion de modélisation,
  • Rappels sur les modèles linéaires simples,
  • Comprendre et maîtriser les principes d’application des modèles linéaires généralisés,
  • Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une régression PLS,
  • Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une régression logistique,
  • Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une régression de Poisson.

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Méthodologie

Les formateurs de Seenovate sont des consultants expérimentés et certifiés. Ils appuient leur pédagogie sur leur expertise terrain en conseil et en réalisation de projet en statistique et data science.

Méthodes et moyens : 

  • Une convention de formation
  • Une enquête en amont sur les attentes des stagiaires
  • Feuilles d’émargement signées à chaque session
  • 1 vidéoprojecteur par salle / 1 poste de travail par stagiaire
  • Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie

Méthode d’évaluation des acquis : 

  • Quiz et exercices d’applications tout au long de la formation
  • Evaluation de fin de stage
  • Attestation de suivi de formation

Support stagiaire :  

  • Support de cours électronique (dématérialisé) / En français

Nos domaines

Compétences Data

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Solutions Data

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A la SeeAcademy, nous nous engageons pour que l’ensemble de nos formations soit accessible aux personnes en situation de handicap. Nous cherchons à adapter les formations pour le plus grand nombre et en particulier pour les personnes en situation de handicap.

Pour vous garantir une qualité optimale, et pour que ces adaptations puissent être mises en place, nous vous demandons de nous le signaler le plus tôt possible dans le processus de préparation des formations, dès le contact commercial ou dans les questionnaires de pré-formations.

L’ensemble de nos responsables pédagogiques et formateurs est sensibilisé et formés.

Contactez notre référent handicap pour toute question. 

Handicaps suivis

  • Handicap moteur (fauteuil, impact sur la mobilité,…)
  • Auditif (adaptation du son à l’apprenant)
  • Visuel (contenus accessibles RGAA)
  • Troubles DYS

Handicaps non suivis

  • Troubles mentaux
  • Troubles Psychiques
  • Autismes Avancés