Data Science

Les séries temporelles

Objectifs

  • L’objectif est de vous permettre de mettre en évidence, sur vos données, les structures / tendances pour expliquer les phénomènes observés et estimer les évolutions à venir (trend d’acquisitions, résiliations par exemple)

Programme

Introduction aux séries temporelles
  • Principes et Apports des techniques de Prévision.
  • Exemples d’application dans différents secteurs d’activités.
  • Les différents types de données pouvant être prises en compte dans les Prévisions pour augmenter la précision.
Les principales techniques
  • Méthodes de Lissage, Modèles Autorégressifs, ARIMA, SARIMA, Séries chronologiques multi variées, Méthode X11
  • Rappels théoriques
  • Contexte d’application
  • Exemples et Interprétation des résultats obtenus
La démarche projet
  • Principales étapes de construction de modèles de prévision :
Cadrage du besoin
  • Préparation des données
  • Echantillonnage
  • Modélisation
  • Validation du modèle
  • Mise en œuvre opérationnelle.
  • Partage de Bonnes Pratiques en fonction des méthodes et problématiques
Application
  • Construction de modèles de prévision en fonction de vos problématiques (sur vos données, et le logiciel de votre choix entre R, SAS, Python ou IBM SPSS Modeler)
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT DES FORMATIONS

Modalités pédagogiques :

  • Évaluation des besoins et du profil des participants.
  • Apport théorique et méthodologique : séquences pédagogiques regroupées en différents modules.
  • Contenus des programmes adaptés en fonction des besoins identifiés pendant la formation.
  • Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de travaux pratiques, étude de cas et mise en situation.
  • Méthodes expositive, active et participative.
  • Réflexion et échanges sur cas pratiques.
  • Retours d'expériences.
  • Corrections appropriées et contrôles des connaissances à chaque étape, fonction du rythme de l’apprenant mais également des exigences requises au titre de la formation souscrite.

Éléments matériels :

  • Mise à disposition des outils nécessaires au bon déroulement des travaux pratiques.
  • Support de cours au format numérique projeté sur écran et transmis au participant en fin de la formation.

Référent pédagogique et formateur :

  • Chaque formation est sous la responsabilité du directeur pédagogique de l’organisme de formation.
  • Le bon déroulement est assuré par le formateur désigné par l’organisme de formation.
MOYENS PERMETTANT LE SUIVI ET L’APPRÉCIATION DES RÉSULTATS
  • Feuilles de présences signées des participants et du formateur par demi-journée.
  • Attestation de fin de formation mentionnant les objectifs, la nature et la durée de l’action et les résultats de l’évaluation des acquis de la formation.
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(Next Lesson) Data mining, Analyse de survie et durée de vie
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Public

Chefs de projets statistiques, chargés d’étude, analystes, financiers, …| Chefs de projets statistiques, chargés d’étude, analystes, financiers, …

Pré-requis

Connaissance des bases de la théorie statistique, utilisation usuelle d’un des outils suivants : R, Python, SAS, IBM SPSS Modeler| Connaissance des bases de la théorie statistique, utilisation usuelle d’un des outils suivants : R, Python, SAS, IBM SPSS Modeler

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Lieu de formation

Intra-entreprise/à distance

Dates ou période

À définir. Nous consulter

Tarif

Sur devis. Merci de nous contacter

Modalités

Pour s’inscrire à notre formation, veuillez nous contacter par mail ou téléphone.

Démarrage de la formation sous deux semaines (délai indicatif).

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Informations complémentaires

Pour toute réclamation, aléas ou difficultés rencontrés pendant la formation, veuillez prendre contact avec notre organisme par téléphone ou par e-mail. Nous mettrons tout en œuvre pour trouver une solution adapter.

Formation synchrone, réalisée à distance en visioconférence via l’application Microsoft Teams ou en présentiel dans les locaux du client.