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Formations analyse de donnees
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Analyse de Données Quantitatives Apprendre les méthodes statistiques d'analyse de données permettant de caractériser et/ou modéliser la relation entre plusieurs variables quantitatives. |
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Méthodes PLS pour l'analyse de données OMICS Les phénomènes biologiques sont multivariés par nature et les données générées par les technologies Omics sont généralement volumineuses et complexes. Dans ce contexte, les méthodes d'analyse multivariée sont particulièrement adaptées pour extraire l'information pertinente de ces grands ensembles de données. Cette formation présente la mise en œuvre des techniques d'analyse multivariée les plus récentes dans le cadre de l'analyse de données transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques. L'élaboration et l'interprétation de modèles exploratoires (descriptifs) et discriminants (prédictifs) seront abordées, ainsi que la recherche de biomarqueurs et la validation des modèles (validité et robustesse). |
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Analyse de Données Qualitatives Apprendre les méthodes statistiques d'analyse de données permettant de caractériser la liaison entre une variable à expliquer qualitative, nominale ou ordinale, et une ou plusieurs variables explicatives qualitatives ou quantitatives. |
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Analyse de données sensorielles S'initier aux méthodes adaptées aux problématiques de l'analyse sensorielle et interpréter les résultats produits par les logiciels. |
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Analyse de Données Symboliques Réduire la quantité de données à traiter sans perte d'information via la création de concepts. Prendre en compte des données (qualitatives, quantitatives, textuelles...) qui ont du sens au niveau des concepts et non au niveau des individus qui les composent. |
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Analyse de données de survie Mettre en pratique ces modèles sur des exemples variés comprenant différentes sortes de censure. Interpréter et discuter les résultats d'analyses. Calculer le nombre de sujets nécessaires pour l'analyse de données de survie. |
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Analyse de Données Qualitatives Biomédicales avec SAS / SPSS Apprendre les méthodes statistiques récentes d'analyse de données permettant de modéliser la liaison entre une variable à expliquer qualitative, nominale ou ordinale, et une ou plusieurs variables explicatives qualitatives ou quantitatives. |
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Journée de découverte - Exploration des Données Multidimensionnelles Découvrir les principales méthodes multidimensionnelles (analyse en composantes principales, analyse des correspondances, analyse discriminante ...), en comprendre l'intérêt dans de nombreuses problématiques. |
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Méthodes PLS pour l'analyse des spectres Savoir mettre en œuvre les méthodes multivariées adaptées aux données spectrales : les différents choix pour le filtrage, ACP et méthodes PLS, méthodes de validation. |
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Uniwin Expérimenter et maîtriser les principales possibilités du logiciel UNIWIN Plus afin d'être autonome dans l'utilisation de cet outil d'analyse des données multivariées |
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Atelier Analyse de la Variance Vous avez une problématique relevant de l'analyse de la variance ? Dans le cadre de nos ateliers, nous vous proposons de vous accompagner dans son traitement tout en bénéficiant de rappels méthodologiques et techniques. Il s'agit également d'un lieu d'échanges entre praticiens. |
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Pratique de la Statistique II : Analyse de la Variance et Régression Utiliser les méthodes de l'analyse de la variance et de la régression pour évaluer les effets de facteurs qualitatifs ou quantitatifs sur une ou plusieurs réponses quantitatives et en tester la significativité. |
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Cartographie du Traitement des Données Statistiques Découvrir un panorama complet des méthodes statistiques. Savoir quelle méthode utiliser en fonction des données disponibles et des objectifs à atteindre. |
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Analyse de la Variance et de la Covariance - Méthodes Avancées Avoir une maîtrise pratique de l'utilisation et des sorties des procédures GLM et MIXED de SAS pour l'étude des modèles à effets fixes, aléatoires ou mixtes. |
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Analyse du Système de Mesure (MSA) Apprendre à analyser un système de mesure et notamment sa répétabilité et reproductibilité (Etudes R&R) |
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Plans de Taguchi Découvrir la méthode de Taguchi, vulgarisation des plans d'expériences, très utilisée pour la résolution de problèmes d'ingénierie robuste grâce à une transformation originale des réponses en rapport signal/bruit. |
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Méthodes PLS - Applications Industrielles Utiliser les méthodes PLS pour des applications industrielles comme l'analyse d'image, le contrôle de qualité, les séries chronologiques, ... |
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Premiers Pas en Statistiques Maîtriser les bases statistiques pour savoir communiquer sous forme graphique et numérique les résultats d'une analyse. |
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Access I Apprendre à tirer profit des fonctionnalités du système de gestion des bases de données Access |
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StatGraphics Expérimenter et maîtriser les principales possibilités du logiciel StatGraphics afin d'être autonome dans la gestion, la manipulation et la présentation de données statistiques |
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Modélisation statistique de processus opérationnels La modélisation statistique a pour but d'accroître la connaissance des processus opérationnels pour mieux les maîtriser : réduire les coûts, améliorer les rendements et la qualité pour les clients, réduire les délais. Compte tenu de la complexité des activités, de la multiplicité des paramètres et de leurs interactions, seule une approche globale multidimensionnelle est à même de révéler les facteurs clés d'amélioration |
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Crystal Ball I Expérimenter et maîtriser les principales fonctionnalités de Crystal Ball afin d'être autonome dans l'utilisation et la manipulation de ce logiciel de simulation probabiliste dans Excel. |
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Enquêtes et sondages II Pour aller plus loin dans les méthodologies d'enquête, apprenez à concevoir des enquêtes, à les analyser avec des outils statistiques plus sophistiqués, et à concevoir et mettre en œuvre des baromètres de suivi et d'évolution (opinion, satisfaction et fidélisation clients, etc...). |
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Séries Chronologiques Savoir choisir la méthode d'analyse adaptée à la nature des données, effectuer des prévisions à l'aide des différents types de modélisation pour les mettre en pratique dans un contexte professionnel |
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Méthodes PLS Décrire la structure ou modéliser des relations de causes à effets de tableaux « observations x variables » en particulier lorsque le nombre de variables est très important, éventuellement plus important que le nombre d'observations, ou que le tableau comporte de nombreuses valeurs manquantes. |
Cédric CALAS
- Tél : 05 34 31 82 70
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