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Analyser statistiquement les données

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Libelle

Analyser statistiquement les données

Code

RNCP35401BC02

Liste des compétences

• Réaliser que les sources de données ont des caractéristiques propres à considérer (variation, précision, mise à jour...) • Comprendre qu'une analyse correcte ne peut émaner que de données propres et préparées • Comprendre l'intérêt des synthèses numériques et graphiques pour décrire une variable statistique • Comprendre l'intérêt des synthèses numériques et graphiques pour mettre en évidence des liaisons entre variables. • Comprendre l'intérêt de l'utilisation d'un modèle probabiliste • Appréhender la notion de fluctuation d'échantillonnage, notamment à l'aide de simulations probabilistes • Prendre conscience de la différence entre modélisation statistique et analyse exploratoire • Saisir la spécificité de l'analyse des données temporelles • Comprendre l'intérêt des analyses multivariées pour synthétiser et résumer l'information portée par plusieurs variables • Appréhender l'idée de confronter une hypothèse avec la réalité pour prendre une décision • Apprécier les limites de validité et les conditions d'application d'une analyse • Prendre conscience des différences entre des outils statistiques pour choisir le plus adapté • Saisir l'importance de la mise en œuvre de méthodes adaptées à des domaines et des données spécifiques (Marketing, Biostatistique, Statistique spatiale, Gestion …) • Prendre conscience des limites des méthodes classiques pour l'analyse des données complexes (données massives, données mal structurées…) • Comprendre les mécanismes de bases de l'intelligence artificielle (apprentissage statistique supervisé, échantillons d'apprentissage et échantillons de test…)

Modalités d'évaluation

Validation des compétences par évaluation orale, écrite et pratique lors de mises en situation professionnelle (rédaction et réalisation de rapports, plans, schémas, études techniques, exposé oral de présentation d'équipement ou de procédé, mise en situation sur des pilotes et en stage et projet, études de cas, évaluation du travail réalisé en stage et projet)