Statistiques pour les entreprises
( 24 Modules )

module #1
Introduction aux statistiques en entreprise
Vue d'ensemble des statistiques en entreprise, importance de la prise de décision basée sur les données et objectifs du cours

module #2
Statistiques descriptives
Mesures de tendance centrale, de variabilité et techniques de visualisation des données

module #3
Types de données et niveaux de mesure
Types de données qualitatives, quantitatives, nominales, ordinales, d'intervalle et de ratio

module #4
Méthodes de collecte de données
Enquêtes, expériences, études observationnelles et sources de données

module #5
Visualisation des données
Utilisation de tracés, de diagrammes et de graphiques pour visualiser et communiquer des informations sur les données

module #6
Principes fondamentaux des probabilités
Concepts de base de probabilité, d'événements et de probabilité conditionnelle

module #7
Variables aléatoires discrètes
Distributions de probabilité pour les variables aléatoires discrètes, y compris les distributions binomiales et de Poisson

module #8
Variables aléatoires continues
Distributions de probabilité pour les variables aléatoires continues, y compris les distributions uniformes et normales

module #9
Échantillonnage Distributions
Distributions d'échantillonnage, théorème central limite et intervalles de confiance

module #10
Intervalles de confiance
Construction et interprétation des intervalles de confiance pour les moyennes et les proportions de population

module #11
Tests d'hypothèses
Formulation d'hypothèses, statistiques de test, valeurs p et erreurs de type I et de type II

module #12
Tests d'hypothèses sur un échantillon
Tester des hypothèses sur une moyenne ou une proportion de population à l'aide d'un seul échantillon

module #13
Tests d'hypothèses sur deux échantillons
Tester des hypothèses sur la différence entre deux moyennes ou proportions de population

module #14
ANOVA et analyse de régression
Analyse de la variance (ANOVA) et régression linéaire simple

module #15
Analyse de régression multiple
Régression linéaire multiple, interprétation des coefficients et évaluation du modèle

module #16
Analyse des séries chronologiques
Analyse des tendances, décomposition saisonnière et prévision à l'aide de modèles ARIMA

module #17
Contrôle statistique de la qualité
Contrôle des processus, cartes de contrôle et capacité des processus analyse

module #18
Applications commerciales des statistiques
Application de concepts statistiques aux problèmes commerciaux, y compris la prévision et la prise de décision

module #19
Exploration de données et analyse de Big Data
Vue d'ensemble de l'exploration de données et de l'analyse de Big Data, y compris le prétraitement et la visualisation des données

module #20
Apprentissage automatique pour les entreprises
Introduction à l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé

module #21
Études de cas en statistiques commerciales
Applications concrètes de concepts statistiques aux problèmes commerciaux et études de cas

module #22
Logiciels statistiques pour les entreprises
Utilisation de progiciels statistiques, notamment R, Python et Excel

module #23
Communication des résultats statistiques
Communication efficace des résultats statistiques aux parties prenantes de l'entreprise

module #24
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de la carrière en Statistiques pour les entreprises

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