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

Séries temporelles

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Niveau

Confirmé

Durée

3 jours(s)

Modalités

Distanciel | Présentiel

La formation en quelques mots

Cette formation s’adresse à des personnes qui souhaitent appréhender le traitement des séries temporelles en statistiques :

  • Analyse des séries temporelles,
  • Comprendre les différents modèles statistiques,
  • Choix des modèles et mise en œuvre.

Les personnes peuvent être débutantes ou déjà sensibilisées aux traitements des séries temporelles mais souhaitant consolider leurs acquis.

Objectifs pédagogiques

  • Utiliser efficacement un outil statistique pour l’analyse de données,
  • Appliquer les fonctions de base de l’outil dans le traitement des séries temporelles,
  • Définir et expliquer les séries temporelles avec des exemples concrets,
  • Importer, manipuler et visualiser des jeux de données de séries temporelles,
  • Comprendre et utiliser des concepts clés statistiques tels relatifs aux séries temporelles,
  • Décomposer des séries temporelles en tendance, saisonnalité et résidu,
  • Analyser la qualité des données, détecter et traiter les anomalies et valeurs manquantes,
  • Mettre en œuvre des techniques de lissage,
  • Choisir et implémenter le modèle approprié en fonction de l’analyse des données,
  • Construire et analyser des modèles AR, MA, ARIMA, SARIMA, SARIMAX, ARCH et GARCH,
  • Évaluer les modèles de séries temporelles.
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Pré-requis

Notions de statistiques inférentielles et descriptives (tests, p-value), logiciel de programmation statistique (R ou Python) Python)

Public visé

Tout public, recherche institutionnelle et industrielle
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Programme pédagogique simplifié

  • Comprendre Python, les packages et leur utilisation dans l’analyse des séries temporelles,
  • Découverte des séries temporelles et analyse visuelle,
  • Bases statistiques pour les séries temporelles,
  • Manipulation des données, qualité et transformation,
  • Stationnarité, décomposition et transformation des séries temporelles,
  • Évaluation des modèles et critères de sélection,
  • Technique de lissage et types de modèle (additif vs multiplicatif),
  • Modèles Autorégressifs (AR), à Moyenne Mobile (MA) et ARMA,
  • Analyse des résidus et diagnostics,
  • Modèles ARIMA, SARIMA et SARIMAX,
  • Introduction aux Modèles ARCH/GARCH pour les Séries Temporelles à Haute Volatilité.

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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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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