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Formations Statistiques - IT - Informatique

Formation Modèles Prédictifs et Régressions Linéaires

Anticipez les tendances et optimisez vos décisions stratégiques avec des modèles prédictifs avancés.

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

Tout savoir sur votre formation :

Formez-vous selon vos disponibilités ! Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Contexte de la formation

Vous êtes à la recherche d’une formation qui vous permet de maîtriser les modèles prédictifs, les régressions linéaires, logistiques, PLS et ANCOVA ? Vous voulez optimiser vos compétences en analyse de données et décisionnelle ?

Le monde actuel est en plein essor en termes de collecte et d’analyse de données. Les entreprises s’appuient de plus en plus sur des modèles prédictifs pour éclairer leurs décisions stratégiques et optimiser leurs performances. Si vous êtes capable de maîtriser ces outils, vous pouvez devenir un atout précieux pour toute organisation, capable de transformer des données brutes en informations significatives qui peuvent influencer les décisions de haut niveau.

En maîtrisant les modèles prédictifs, les régressions linéaires, logistiques, PLS et ANCOVA, vous pouvez vous démarquer dans votre domaine, que vous soyez dans le marketing, la finance, la santé ou la recherche scientifique. Ces compétences vous permettent non seulement d’optimiser les campagnes marketing, de prévoir les tendances du marché, de personnaliser les soins de santé, mais aussi d’améliorer la prise de décision basée sur des données fiables. De plus, elles vous positionnent comme un expert en analyse de données, capable de prédire les tendances et d’aider votre entreprise à se préparer pour l’avenir.

Ne manquez pas cette opportunité d’approfondir vos compétences en analyse de données. Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous bénéficierez d’une formation de haut niveau, dispensée par notre Formateur Expert Métier qui vous guidera à travers les complexités des modèles prédictifs, des régressions linéaires, logistiques, PLS et ANCOVA. Cette formation est conçue pour être à la fois pratique et théorique, vous permettant non seulement de comprendre les concepts clés, mais aussi de les appliquer dans des situations réelles.

En choisissant cette formation, vous vous donnez les moyens de prendre des décisions éclairées basées sur des données, de prédire les tendances futures et d’optimiser les performances de votre entreprise. Ne laissez pas passer cette chance de renforcer vos compétences et d’accélérer votre carrière.

N’attendez plus pour vous inscrire à cette formation et donner un nouvel élan à votre carrière. En maîtrisant les modèles prédictifs, les régressions linéaires, logistiques, PLS et ANCOVA, vous pourrez vous démarquer dans votre domaine et apporter une valeur ajoutée à votre entreprise. Alors, êtes-vous prêt à faire le pas et à investir dans votre avenir ?

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à toute personne souhaitant mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une méthode d’analyse statistique prédictive de type régression ou de type modèle linéaire général (PLS, ANCOVA…). Elle est particulièrement pertinente pour les professionnels de la data science, les statisticiens, les économistes et les chercheurs en sciences sociales. Les ingénieurs en planification stratégique, les analystes de données et les consultants en gestion de l’information y trouveront également un intérêt certain. De plus, les professeurs et les étudiants en statistiques ou en sciences des données souhaitant approfondir leurs connaissances dans ces méthodes d’analyse spécifiques seront les bienvenus. Enfin, tout professionnel amené à travailler sur des données complexes et à en tirer des prédictions pertinentes pourra bénéficier de cette formation.

Objectifs

  • Appliquer les techniques de régressions linéaires et logistiques dans la résolution de problèmes concrets en utilisant des logiciels statistiques
  • Évaluer les conditions préalables nécessaires à l’application correcte des différentes méthodes de régression
  • Sélectionner le modèle de régression le plus approprié en fonction des spécificités du problème à résoudre
  • Interpréter de manière critique les résultats d’une analyse de régression pour en tirer des conclusions pertinentes et précises
  • Détecter et corriger les problèmes de multi colinéarités dans les modèles linéaires pour améliorer la qualité de prédiction du modèle
  • Maîtriser les concepts mathématiques clés liés aux différentes méthodes de régression pour une meilleure compréhension de leur fonctionnement
  • Identifier et analyser les points aberrants et influents pour optimiser les modèles prédictifs.

Programme

  • 1. INTRODUCTION AUX MODÈLES PRÉDICTIFS
    • Définition et importance des modèles prédictifs
    • Applications des modèles prédictifs dans divers secteurs
    • Types de modèles prédictifs
    • Les composants d’un modèle prédictif
    • Les étapes de la construction d’un modèle prédictif
  • 2. RÉGRESSION LINÉAIRE
    • Définition et hypothèses de la régression linéaire
    • Interprétation de l’équation de régression linéaire
    • Modélisation de la régression linéaire simple et multiple
    • Méthodes d’estimation : moindres carrés ordinaires
    • Diagnostic et validation du modèle de régression linéaire
    • Prévision et évaluation de la précision de la régression linéaire
  • 3. RÉGRESSION LOGISTIQUE
    • Définition et hypothèses de la régression logistique
    • Interprétation de l’équation de régression logistique
    • Modélisation de la régression logistique binaire et multinomiale
    • Méthodes d’estimation : maximum de vraisemblance
    • Diagnostic et validation du modèle de régression logistique
    • Prévision et évaluation de la précision de la régression logistique
  • 4. RÉGRESSION PARTIELLE DES MOINDRES CARRÉS (PLS)
    • Définition et hypothèses de la régression PLS
    • Interprétation de l’équation de régression PLS
    • Modélisation de la régression PLS
    • Méthodes d’estimation : algorithme NIPALS
    • Diagnostic et validation du modèle de régression PLS
    • Prévision et évaluation de la précision de la régression PLS
  • 5. ANALYSE DE COVARIANCE (ANCOVA)
    • Définition et hypothèses d’ANCOVA
    • Interprétation de l’équation ANCOVA
    • Modélisation d’ANCOVA
    • Méthodes d’estimation : moindres carrés
    • Diagnostic et validation du modèle ANCOVA
    • Prévision et évaluation de la précision d’ANCOVA
  • 6. CAS PRATIQUES ET APPLICATIONS
    • Mise en pratique avec des cas réels et des jeux de données
    • Utilisation de logiciels de modélisation statistique
    • Études de cas: Construction et évaluation de modèles prédictifs dans divers domaines

Version 4. Mise à jour le 01/01/2025
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pré-requis

Avoir une bonne maîtrise des outils statistiques de base, notamment :

  • les statistiques descriptives,
  • les intervalles de confiance,
  • la notion de p-value,
  • le risque alpha,
  • les tests d’hypothèses.

Être capable de comprendre et d’interpréter les concepts mathématiques de base liés aux statistiques.
Avoir une bonne capacité à résoudre des problèmes, analyser des données et penser de manière critique.
Être familiarisé avec l’utilisation des logiciels de traitement statistique serait un atout.
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur pour suivre les sessions de formation en ligne.

Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Référence : IT-100310

Durée : 28 heures soit 4 jours

Tarif : 3910€ HT / Personne

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Référence : IT-100310

Durée : 28 heures soit 4 jours

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Témoignages
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Étape par Étape

Formations complémentaires - Formations Statistiques / IT - Informatique sur-mesure

Formation Analyse Chartistique et Technique : Maîtrisez les Fondamentaux 14 heures soit 2 jours

Formation les plans d’expériences – Enjeux et typologies 7 heures soit 1 jour

Formation Statistiques Fondamentales avec JAMOVI : Tests d’Hypothèses et Échantillonnage Restreint 28 heures soit 4 jours

Formation JMP : Maîtrisez l’Anova et la Régression Simple 21 heures soit 3 jours

Formation régression logistique, Poisson et ZIP – Modèles linéaires généralisés 21 heures soit 3 jours

Formation Maîtrise Statistique des Procédés : Optimisation de la Qualité Industrielle avec MINITAB et STATGRAPHICS 21 heures soit 3 jours

Formation Maîtrise Statistique des Procédés avec JMP (MSP/SPC) 21 heures soit 3 jours

Formation Modèles Prédictifs et Régressions Linéaires 28 heures soit 4 jours

Formation JMP : Maîtrise des tests d’hypothèses et traitement des petits échantillons 28 heures soit 4 jours

Formation Régression Logistique : Maîtrisez les techniques 14 heures soit 2 jours

Formation Régression Linéaire : Techniques Simples et Multiples 14 heures soit 2 jours

Formation Régression Logistique : Maîtrisez les Bases 7 heures soit 1 jour

Formation MSP/SPC : Découvrez les Méthodes Statistiques de Processus et de Contrôle Statistique de Processus 7 heures soit 1 jour

Formation Statistiques – Maîtrise de l’Étude de Capabilité 21 heures soit 3 jours

Formation Statistiques : ANOVA, Régression, Tests d’Hypothèses avec STATGRAPHICS 21 heures soit 3 jours

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