Cette formation propose une formation complète à l'analyse de régression et aux techniques de prévision dans le domaine de la science des données, en mettant l'accent sur la programmation en Python. Vous maîtriserez l'analyse des séries chronologiques, la prévision, la régression linéaire et le prétraitement des données, ce qui vous permettra de prendre des décisions fondées sur les données dans tous les secteurs d'activité.

Objectifs pédagogiques : • Acquérir une expertise en analyse des séries chronologiques, en prévision et en régression linéaire. • Acquérir une maîtrise de la programmation en Python pour l’analyse et la modélisation des données. • Analyser les techniques d’analyse exploratoire des données, d’identification des tendances et de gestion de la saisonnalité. • Comprendre divers modèles de séries chronologiques et les mettre en œuvre à l’aide de Python. • Préparer et prétraiter les données pour une modélisation précise par régression linéaire. • Prédire et interpréter des modèles de régression linéaire pour une prise de décision éclairée. Ce cours comprend quatre modules : Module 1 : Analyse des séries chronologiques et prévisions Description du module : Le module « Analyse des séries chronologiques et prévisions » propose une exploration approfondie des techniques permettant d’extraire des informations et de prédire des tendances à partir de données séquentielles. Vous maîtriserez des concepts fondamentaux tels que l’identification des tendances, la saisonnalité et la sélection de modèles. Grâce à une expérience pratique sur les principaux logiciels, vous apprendrez à construire, valider et interpréter des modèles de prévision. En vous plongeant dans des études de cas concrets et en abordant les considérations éthiques, vous serez en mesure de prendre des décisions stratégiques dans tous les secteurs d’activité en tirant parti de la puissance de l’analyse des séries chronologiques. Ce module constitue un atout précieux pour les professionnels souhaitant exploiter le potentiel des données temporelles. Vous développerez une expertise en analyse de séries chronologiques et en prévision. Découvrez des techniques d’analyse exploratoire des données, de décomposition des séries chronologiques, d’analyse des tendances et de gestion de la saisonnalité. Acquérez les compétences nécessaires pour distinguer différents types de modèles et comprendre leurs implications en matière de prévision. Module 2 : Modèles de séries chronologiques Description du module : Les modèles de séries chronologiques sont des outils puissants conçus pour mettre en évidence des tendances et prédire les évolutions futures à partir de données séquentielles. En analysant les tendances historiques, les évolutions et les variations saisonnières, ces modèles fournissent des informations sur le comportement des données au fil du temps. Grâce à des méthodes telles que les modèles ARIMA, le lissage exponentiel et les modèles d’espace d’états, ils permettent d’établir des prévisions précises, donnant ainsi aux décideurs de divers domaines les moyens de faire des choix éclairés basés sur des prévisions fondées sur les données. Vous acquerrez la capacité de construire des modèles de prévision pour l’avenir à partir de données historiques. Découvrez diverses méthodes de prévision, telles que les modèles ARIMA et les techniques de prévision saisonnière, et mettez-les en œuvre à l’aide du langage de programmation Python. Développez votre capacité à formuler des stratégies de prévision de séries chronologiques sur mesure en fonction des caractéristiques des données. Module 3 : Régression linéaire – Prétraitement des données Description du module : Le module « Régression linéaire – Prétraitement des données » est un cours fondamental qui permet aux participants d’acquérir les compétences essentielles pour préparer et optimiser les données avant d’appliquer des techniques de régression linéaire. Grâce à un apprentissage pratique, les participants comprendront l’importance de la qualité des données, du traitement des valeurs manquantes, de la détection des valeurs aberrantes et de la mise à l’échelle des caractéristiques. Vous apprendrez à transformer des données brutes en un format propre et normalisé en vous penchant sur des ensembles de données réels, garantissant ainsi des résultats précis et fiables pour les modèles de régression linéaire. Ce module est essentiel pour acquérir de solides connaissances de base en modélisation prédictive et en analyse de données. Vous découvrirez diverses techniques de régression, telles que la régression linéaire, la régression polynomiale et la régression logistique, ainsi que leur mise en œuvre à l’aide du langage de programmation Python. Vous apprendrez à identifier les données manquantes et les valeurs aberrantes au sein des ensembles de données, et à mettre en œuvre des stratégies appropriées pour les traiter efficacement. Vous prendrez conscience de l’importance de la mise à l’échelle et de la sélection des caractéristiques, et apprendrez à appliquer des techniques telles que la standardisation et la normalisation afin d’améliorer la convergence et l’interprétabilité des modèles. Module 4 : Régression linéaire – Création de modèles Description du module : Le module « Régression linéaire – Création de modèles » offre une compréhension approfondie de la construction de modèles prédictifs à l’aide de techniques de régression linéaire. Vous apprendrez à choisir et à préparer les caractéristiques pertinentes, à appliquer des algorithmes de régression et à interpréter les coefficients des modèles. En explorant des études de cas concrets, vous acquerrez des connaissances sur l’évaluation des performances des modèles et apprendrez à affiner les paramètres pour obtenir des résultats optimaux. Ce module vous permettra de créer des modèles de régression linéaire robustes pour une prise de décision fondée sur les données dans divers domaines. Vous comprendrez comment identifier et sélectionner les caractéristiques pertinentes dans des ensembles de données afin de les intégrer dans des modèles de régression linéaire. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour interpréter les coefficients des modèles, reconnaître leur importance et en expliquer les implications à des parties prenantes non techniciennes. Vous découvrirez comment affiner les paramètres des modèles et les techniques de régularisation, et comment effectuer une validation croisée pour améliorer la généralisation des modèles. Public visé : Ce cours s’adresse aux futurs data scientists, analystes et professionnels souhaitant renforcer leurs compétences en analyse de régression, en prévision et en programmation Python. Il convient à ceux qui souhaitent exploiter la puissance des données temporelles et de la modélisation prédictive dans leur carrière. Prérequis : • Connaissances de base en programmation Python. • Maîtrise des concepts fondamentaux de l’analyse de données. • Une compréhension des concepts statistiques est un atout, mais n’est pas obligatoire. Fichiers de référence : vous aurez accès aux fichiers de code dans la section « Ressources » et aux fichiers de travaux pratiques dans la section « Gestionnaire de travaux pratiques ». Durée du cours : 5 heures 44 minutes Durée totale : environ 4 semaines • Module 1 : Analyse des séries chronologiques et prévision (1 semaine) • Module 2 : Modèles de séries chronologiques (1 semaine) • Module 3 : Régression linéaire – Prétraitement des données (1 semaine) • Module 4 : Régression linéaire – Création de modèles (1 semaine)