KEYRUS FRANCE CATALOGUE DE FORMATIONS 2014

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1 KEYRUS FRANCE CATALOGUE DE FORMATIONS 014 FORMATIONS SAS ET ANALYTIQUE Avril 014 (Version 14.04_01)

2 OFFRE DE FORMATION DE KEYRUS INFORMATIONS CLÉS Une offre de formation dédiée aux outils et méthodes du marché de la Business Intelligence et de l Analytique. Chiffres clés 3 centres de formations en France (Paris, Lyon et Aix-en-Provence) + de 15 ans d'expérience Un catalogue de plus de 100 séminaires et stages de formation spécialisés Un équipe de plus de 0 formateurs experts + de jours de formations dispensés en 01 Nos atouts Un centre de formation agréé par l Etat (n ) Une équipe de formateurs certifiés et collaborant aux projets de la Direction des Opérations de Keyrus Une expertise technologique et pédagogique Une démarche qualité rigoureuse Une assistance pré et post-stage offerte

3 OFFRE DE FORMATION DE KEYRUS CONTACTS POUR LES FORMATIONS SAS ET STATISTIQUES/DATA MINING Nicolas Marivin Responsable du Pôle de Compétences SAS Keyrus France Mobile : +33 (0)

4 CATALOGUE DE FORMATIONS Programmation SAS Statistiques/Data Mining Plateforme décisionnelle SAS Solutions SAS 4

5 OFFRE DE FORMATION DE KEYRUS PROGRAMMATION SAS Liste des formations «Programmation SAS» : LIBELLÉ DE LA FORMATION CODE DURÉE FRÉQUENCE Programmation SAS Fondamentaux BASE1 3 Bimestrielle Programmation SAS Techniques avancées BASE Bimestrielle La macro-programmation SAS MACRO Bimestrielle Manipulation de données avec la procédure SQL SASSQL Bimestrielle Production de rapports avec le langage SAS SASREP Bimestrielle Utilisation de SAS sous Linux/UNIX NOUVEAU SASLNX 1 Trimestrielle Programmation SAS efficace SASEFP 1 Trimestrielle 5

6 PROGRAMMATION SAS PROGRAMMATION SAS FONDAMENTAUX (BASE1) 3 BASE1 L objectif de la formation BASE1 est de maîtriser l environnement de développement SAS et la syntaxe du langage SAS. A l issue de cette formation, les participants seront en mesure de créer leurs propres tables de données SAS, de les manipuler et de produire des résultats simples au format HTML ou PDF. La formation BASE1 est destinée aux programmeurs SAS, aux créateurs de rapports et aux statisticiens. Les participants disposeront idéalement de notions en consultation et/ou en restitution de données. La connaissance d un autre langage sera un plus pour suivre la formation BASE1. Introduction à la programmation SAS L interface de SAS Foundation Les bibliothèques de données Les tables et variables Les programmes L accès aux données L explorateur de données L instruction LIBNAME Lecture/écriture de fichiers plats La manipulation des données Concepts fondamentaux (syntaxe) Gestion des variables Manipulation de données Fusion de données Extraction de données Opérateurs et instructions de programmation Les fonctions SAS Les procédures de base Logiciels supportés : SAS 9.1/9./9.3/9.4 Syntaxe générale des procédures SAS Import et export de fichiers Edition de données (procédure PRINT) Tri des données (procédure SORT) Comptages et statistiques simples (procédures FREQ et SUMMARY) Gestion des formats (procédure FORMAT) Edition de tableaux (procédure TABULATE) Présentation des résultats avec les fonctionnalités de l Output Delivery System (ODS) 6

7 PROGRAMMATION SAS PROGRAMMATION SAS TECHNIQUES AVANCÉES (BASE) BASE L objectif de la formation BASE est de perfectionner la maîtrise de l environnement de développement SAS et du langage SAS. Stockage et formatage des données Types de données et conversions Compression Indexation Vues Gestion des formats Techniques avancées avec la procédure FORMAT Créer des formats à partir de tables de données (Procédures CNTLIN ou CNTLOUT) Comparaison des formats avec les jointures A l issue de cette formation, les participants seront en mesure de réaliser des programmes de manipulation de données de manière optimisée. La formation BASE est destinée aux programmeurs SAS, aux créateurs de rapports et aux statisticiens. Manipulation de données Bonnes pratiques de développement Fonctions et options de l étape DATA Organisation des données Notions de PDV et de boucle implicite Optimisation de processus Techniques de jointures (SET/KEY=, MERGE) Techniques de débogage Procédures avancées (TRANSPOSE, APPEND, MEANS, ) Utilisation d'objets de hachage (Hash Tables) 9.1+ Les participants devront au minimum avoir suivi la formation «Programmation SAS : Fondamentaux» ou justifier d un niveau de connaissance équivalent à cette formation (pratique en entreprise ou TP). Outils de programmation Tableaux Boucles Structures conditionnelles Logiciels supportés : SAS 9.1/9./9.3/9.4 7

8 PROGRAMMATION SAS LA MACRO-PROGRAMMATION SAS (MACRO) MACRO L objectif de la formation MACRO est de maitriser le fonctionnement de la macro-programmation au sein de l environnement SAS. L utilisation du langage Macro permettra aux participants d automatiser leurs traitements, de rendre lisibles et exploitables les programmes SAS etdonc de gagner en efficacité. La formation MACRO est destinée aux développeurs SAS (alimentation et restitution de données) et aux statisticiens. Les macro variables Création et appel Résolution Fonctionnement du macro langage Affichage d une macro variable Les macro variables automatiques Les macro programmes Définition Paramétrage Stockage Débogage L environnement de référence Les macro instructions Tests Boucles Branchement Les macro fonctions Fonctions sur les chaînes de caractères Fonctions d évaluation Fonctions de gestion des fonctions SAS Fonctions de quoting L interface avec l étape data (routines symget, symput et execute) Les participants devront au minimum avoir suivi la formation «Programmation SAS : Fondamentaux» ou justifier d un niveau de connaissance équivalent à cette formation (pratique en entreprise ou TP). Logiciels supportés : SAS 9.1/9./9.3/9.4 8

9 PROGRAMMATION SAS MANIPULATION DE DONNÉES AVEC LA PROCÉDURE SQL (SASSQL) SASSQL L objectif de la formation SASSQL est de permettre de bien comprendre comment utiliser le langage SQL pour interroger des tables SAS et des bases de données externes. Le langage SQL de SAS permettra aux participants d utiliser le langage SQL combiné avec des fonctions SAS et du langage Macro pour manipuler différentes sources de données depuis SAS. La formation SASSQL est destinée aux développeurs SASet aux administrateurs de données. Concepts fondamentaux Rappels sur le modèle relationnel Structure d'une requête SQL La clause WHERE La clause ORDER BY La procédure SQL Création et suppression de variables Utilisation de fonctions SAS au sein du SQL Utilisation du macro-langage dans une procédure SQL Création de tables et de vues Jointures Présentation de JOIN et intérêt par rapport aux jointures WHERE Comparaison entre le JOIN SQL et le MERGE du langage SAS Agrégation Les fonctions d'agrégation en SQL La clause GROUP BY La clause HAVING Opérateurs et sous-requêtes Opérateur UNION (rôle et utilisation) Opérateur INTERSECT (rôle et utilisation) Opérateur EXCEPT (rôle et utilisation) Sous-requêtes (notions et différents types) Techniques avancées Concepts du SQL Pass-Through Création et rôle des index Utilisation du dictionnaire de métadonnées Les participants devront au minimum avoir suivi la formation «Programmation SAS : Fondamentaux» ou justifier d un niveau de connaissance équivalent à cette formation (pratique en entreprise ou TP). Logiciels supportés : SAS 9.1/9./9.3/9.4 9

10 PROGRAMMATION SAS PRODUCTION DE RAPPORTS AVEC LE LANGAGE SAS (SASREP) SASREP L objectif de la formation SASREP est d apprendre comment créer des tableaux croisés et des liste de données complexes. La maitrise des procédures SAS et de l ODS permettra aux participants de produire des rapports et de les exporter dans différents formats (HTML, PDF, RTF, XLS, ). La formation SASREP est destinée aux programmeurs SASetaux producteurs de rapports. Les participants devront au minimum avoir suivi la formation «Programmation SAS : Fondamentaux» ou justifier d un niveau de connaissance équivalent à cette formation (pratique en entreprise ou TP). Procédure REPORT Présentation de la procédure REPORT Insérer des lignes agrégées Calculer une colonne supplémentaire Définir et utiliser les variables GROUP Personnaliser les cassures de ligne Définir et utiliser les variables ACROSS Utiliser les fonctionnalités de la routine DEFINE Procédure TABULATE Présentation de la procédure TABULATE Améliorer une table Ajouter des pourcentages Traiter les valeurs manquantes Travailler avec des pages et des groupe BY Contrôler les structures de lignes et les données intermédiaires Utiliser les formats multi-étiquettes avec la PROC TABULATE Output Delivery System (ODS) Logiciels supportés : SAS 9.1/9./9.3/9.4 Introduction à l ODS Différents types de sortie (PDF, HTML, ) Envoyer un rapport à une destination ODS Options des sorties ODS Création d un style «ad-hoc» avec la procédure TEMPLATE Production d un document avec la fonctionnalité ODS Document ODS Markup/Tagsets (ExcelXP, MSOfficek, TableEditor, ) 10

11 PROGRAMMATION SAS UTILISER SAS SOUS LINUX/UNIX NOUVEAU 1 L objectif de la formation SASLNX est de maîtriser le développement SAS sur une architecture Linux/UNIX équipée uniquement de SAS Foundation. A l issue de cette formation, les participants seront en mesure de travailler depuis SAS Foundation avec un serveur Linux/UNIX, d exécuter et ordonnancer des programmes SAS. La formation SASLNX est destinée aux développeurs SAS. SASLNX Les participants devront au minimum avoir suivi la formation «Programmation SAS : Fondamentaux» ou justifier d un niveau de connaissance équivalent à cette formation (pratique en entreprise ou TP). Introduction Présentation des systèmes Linux/UNIX Présentation des différents modes d utilisation SAS sous Linux/UNIX Travailler sous Linux/UNIX Principes fondamentaux (gestion des fichiers, SSH, sécurités, ) Gestion à distance des fichiers avec le client WinSCP (solution alternative : FileZilla) Connexion et exécution à distance de commandes avec PuTTY Gestion du retour graphique (X11) avec l outil Xming (solution alternative : Cygwin) Travailler avec SAS en mode client/serveur Présentation et configuration du module SAS/CONNECT Exécution à distance de programmes SAS Fonctionnalités de transferts d informations (procédures UPLOAD/DOWNLOAD, macroprogrammes SYSRPUT/SYSLPUT, ) Utiliser SAS depuis Linux/UNIX Logiciels supportés : SAS 9.1/9./9.3/9.4 Démarrer SAS Foundation en mode retour graphique Présentation de l interface multifenêtres Edition de programmes avec la fenêtre Program Editor (insertion/suppression de lignes, suppression de caractères, ) Exécution en ligne de commandes Exécution d un programme SAS en ligne de commandes (synchrone et asynchrone) Configuration de l exécution en ligne de commandes (paramétrage, journalisation, ) Gestion des codes retour d exécution Ordonnancement avec CronTab (ordonnanceur système) 11

12 PROGRAMMATION SAS PROGRAMMATION SAS EFFICACE (SASEFP) 1 SASEFP L objectif de la formation SASEFP est de maîtriser les principes fondamentaux de l optimisation et de la programmation SASefficace. A l issue de cette formation, les participants seront en mesure de réaliser des programmes SAS efficaces et optimisés. La formation SASEFP est destinée aux programmeurs SASetaux statisticiens. Principes de base de l optimisation Moyens et démarche d optimisation (ressources systèmes, options SAS, ) Sélection des observations et des variables Gestion des variables Exécution conditionnelle des traitements Suppression des codes redondants Formats SAS Présentation des usages des formats SAS Création d un format de manière statique Création dynamique de formats (méthode CNTLIN de la procédure FORMAT) Exportation de formats SAS (méthode CNTLOUT de la procédure FORMAT) Concaténation et Jointure Concaténation horizontale Lookup (auto-apprentissage) Accès aux bases de données Présentation des principes d accès Accès via une bibliothèque Accès via du code «SQL Pass-through» Hash Table Présentation et avantages/inconvénients Déclaration d un objet Hash Les méthodes et attributs des objets Hash Les itérateurs Hash Les participants devront au minimum avoir suivi la formation «Programmation SAS : Fondamentaux» ou justifier d un niveau de connaissance équivalent à cette formation (pratique en entreprise ou TP). Index et Tri Les expressions régulières Présentation et optimisation des tris Introduction et méthodologie d utilisation Présentation des indexes Les fonctions et les descripteurs Indexation et performance Les routines Logiciels supportés : SAS 9.1/9./9.3/9.4 1

13 CATALOGUE DE FORMATIONS Programmation SAS Statistiques/Data Mining Plateforme décisionnelle SAS Solutions SAS 13

14 OFFRE DE FORMATION DE KEYRUS STATISTIQUES/DATA MINING Liste des formations méthodologiques «Statistiques/Data Mining» : LIBELLÉ DE LA FORMATION CODE DURÉE FRÉQUENCE Data Management DMGMT 1 Semestrielle Statistiques descriptives STATD 1 Semestrielle Tests statistiques et intervalles de confiance STATINF Semestrielle Analyse exploratoire de données ANALYSE Bimestrielle Techniques de régression MODEL Bimestrielle Séries temporelles SERTEMP A la demande Techniques de scoring SCOR Trimestrielle Techniques de segmentation SEGM Trimestrielle 14

15 STATISTIQUES/DATA MINING DATA MANAGEMENT (DMGMT) 1 DMGMT L objectif de la formation DMGMT est de fournir aux participants la connaissance nécessaire pour qualifier et quantifier la qualité d'un ensemble de données et de le préparer en vue d'une analyse statistique. La formation DMGMT est destinée à tout public. Les participants devront être familiers avec des logiciels de bureautique sous Microsoft Windows. Introduction Le process de Data Management Normes existantes Définir le périmètre Métadonnées - Dictionnaire de données Table individus x variables Créer et transformer des variables Calculer une nouvelle variable Utiliser des valeurs décalées (lag) Recoder une variable Regrouper des valeurs continues Créer des variables de rang Créer une variable de comptage Manipuler des dates Qualifier le contenu Valider des données Identifier des observations dupliquées Compter les observations Identifier les observations inhabituelles Transformer des tables Trier les observations Trier les variables Agréger les observations Scinder une table Filtrer les observations Transposer Restructurer les données Fusionner des tables : ajouter des observations Fusionner des tables : ajouter des variables Mesurer la qualité Définir la qualité Mesures statistiques univariées Mesures statistiques bivariées Représentations Logiciels supportés : SAS 9.1 ou supérieur, IBM SPSS Statistics 19 ou supérieur, R 1.0 ou supérieur 15

16 STATISTIQUES/DATA MINING STATISTIQUES DESCRIPTIVES (STATD) 1 STATD L objectif de la formation STATD est de maîtriser les méthodes statistiques permettant de décrire les données de manière synthétiques. A l issue de cette formation, les participants seront en mesure d organiser, traiter, analyser et présenter l'information de la manière la plus pertinente. La formation STATD est destinée à tout public. Organiser ses données Tri de la base de données Mise en place de filtres Sélection de données Maitriser les fonctions statistiques de base Indicateurs de distribution : moyenne, médiane, mode, quantiles, Caractéristiques de dispersion : variance et écart-type, coefficient de variation, écart absolue, minimum, maximum, étendue, intervalle interquartiles Intervalles de confiance Informations relatives : proportion, erreur relative, Mieux comprendre les liaisons entre variables Tableaux de contingence Etude des corrélations Régression linéaire Représentations graphiques classiques Diagrammes Histogrammes Courbes Boites à moustache (box-plot) Représentations avancées Arborescences Cartes choroplèthes Bulles Radars Animations Les participants devront être familiers avec des logiciels de bureautique sous Microsoft Windows. Logiciels supportés : SAS 9.1 ou supérieur, IBM SPSS Statistics 19 ou supérieur, R 1.0 ou supérieur 16

17 STATISTIQUES/DATA MINING TESTS STATISTIQUES ET INTERVALLES DE CONFIANCE (STATINF) STATINF L objectif de la formation STATINF est de fournir aux participants la connaissance nécessaire pour établir la significativité statistique de tests d hypothèse et encadrer des estimations au moyen d intervalles de confiance. Introduction Définitions Probabilités élémentaires Statistique paramétrique et nonparamétrique Le théorème central-limite Lois usuelles de convergence Comparaison d échantillons appariés Tests d égalité de moyennes Tests d égalité de variance Tests d adéquation Test d ajustement du Khi -deux Test d ajustement de Kolmogorov-Smirnov La formation STATINF est destinée à tout public souhaitant établir la validité d une hypothèse, et aux analystes ou chercheurs désirant publier des mesures de significativité. Les participants devront être familiers avec des logiciels de bureautique sous Microsoft Windows et disposer de connaissances élémentaires en mathématique (moyenne, proportion). Méthodologie de test Interprétation Choix de l hypothèse Risque de première et seconde espèce Puissance de test Comparaison d échantillons indépendants Tests d égalité de moyennes Tests d égalité de variance Cas particulier d une proportion pour un grand échantillon Les intervalles de confiance Interprétation Estimation paramétrique Estimation non-paramétrique Déterminer le nombre d individus à échantillonner Influence du nombre d individus sur la région de confiance Formules donnant le nombre d individus Logiciels supportés : SAS 9.1 ou supérieur, IBM SPSS Statistics 19 ou supérieur, R 1.0 ou supérieur 17

18 STATISTIQUES/DATA MINING ANALYSE EXPLORATOIRE DE DONNEES (ANALYSE) ANALYSE L objectif de la formation ANALYSE est de rendre opérationnelle toute personne rencontrant dans son métier le besoin de comprendre les relations entre un nombre important de variables. La formation ANALYSE est destinée à tout public. Introduction Le nuage de points Centrage et réduction La matrice de corrélation Analyse en Composantes Principales (ACP) Données utilisées Construction des axes Choix du nombre d axes Interprétation des axes Cercle des corrélations Représentation des individus dans l espace factoriel Projection des individus et variables supplémentaires Analyse des Correspondances Multiples (ACM) Tableau disjonctif complet Tableau de Burt AFC du tableau de Burt Interprétation des axes Représentations graphiques associées Synthèse et extensions ACP avec rotation Analyse en Composantes Indépendantes Les participants devront au minimum avoir suivi la formation STATDESC ou justifier d un niveau de connaissance équivalent à cette formation. Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) Tableau de contingence Métrique du Chi-deux Choix du nombre d axes Interprétation des axes Logiciels supportés : SAS 9.1 ou supérieur, IBM SPSS Statistics 19 ou supérieur, R 1.0 ou supérieur 18

19 STATISTIQUES/DATA MINING TECHNIQUES DE REGRESSION (MODEL) MODEL L objectif de la formation MODEL est de fournir aux participants la connaissance suffisante des techniques de modélisation afin de pouvoir répondre à des problèmes concrets (explication, prévision de différents phénomènes, ). Introduction Expliquer ou prévoir Choix du modèle en fonction de données La régression simple La méthode des moindres carrées Validation du modèle Tests de significativité Analyse des résidus Analyse de la variance Tests de comparaison Notion d interaction Variables quantitatives et qualitatives Les autres régressions Régression linéaire généralisé Régression logistique La formation MODEL s adresse à toute personne souhaitant construire un modèle permettant de répondre à un problème concret. La régression multiple Visualisation des individus et des variables Modélisation : estimation des paramètres, tests, qualité du modèle Sélection des variables : méthode de régression pas à pas, choix du «meilleur modèle Les participants devront au minimum avoir suivi la formation STATDESC ou justifier d un niveau de connaissance équivalent à cette formation. Logiciels supportés : SAS 9.1 ou supérieur, IBM SPSS Statistics 19 ou supérieur, R 1.0 ou supérieur 19

20 STATISTIQUES/DATA MINING SERIES TEMPORELLES (SERTEMP) SERTEMP L objectif de la formation SERTEMP est de fournir aux participants la connaissance nécessaire pour analyser des données temporelles et se servir de leurs régularités à des fins d interpolation et de prévision. La formation SERTEMP s adresse à toute personne souhaitant étudier l évolution passée de grandeurs numériques au cours du temps afin d en prévoir le comportement futur. Les participants devront au minimum avoir suivi la formation STATDESC ou justifier d un niveau de connaissance équivalent à cette formation. Introduction Présentation des séries temporelles Représentation graphique La méthodologie SEMMA Points forts / Points faibles Modèles de composition Modèle additif Modèle multiplicatif Lissage par moyennes mobiles Lissage exponentiel Méthode de Holt-Winters Calcul des variations saisonnières Série corrigée des variations saisonnières Fondamentaux d analyse stochastique Processus stochastique Auto-corrélation, auto-covariance Stationnarité Hétéroscédasticité Méthode de Box et Jenkins Processus Auto-régressif (AR) Processus Moyenne Mobile (MA) Identification d un modèle ARMA par étude des corrélogrammes Estimation des paramètres ARMA Traitement des cas non-stationnaires Par différenciation : ARIMA, SARIMA Traitement de l hétéroscédasticité : processus ARCH, GARCH Logiciels supportés : SAS 9.1 ou supérieur, IBM SPSS Statistics 19 ou supérieur, R 1.0 ou supérieur 0

21 STATISTIQUES/DATA MINING TECHNIQUES DE SCORING (SCOR) SCOR L objectif de la formation SCOR est de fournir aux participants la connaissance nécessaire pour concevoir et implémenter des modèles statistiques de classification aboutissant à la création d un score. La formation SCOR est destinée aux statisticiens et aux dataminers. Les participants devront être familiers avec des logiciels de bureautique sous Microsoft Windows et disposer de connaissances élémentaires en mathématique (moyenne, proportion). Introduction Types de score : octroi, appétence, churn Finalité : la carte de score Interprétation probabiliste Préparation des données Définition du périmètre et choix des données Identifier les variables discriminantes Faut-il discrétiser? Si oui, comment? Traitement des valeurs manquantes Echantillon d apprentissage/test Création du score Analyse discriminante Régression logistique Arbres de décision Combinaison de modèles Evaluation de la performance Matrice de confusion Courbes de lift, ROC Robustesse Suivi du modèle : structure de la population, stabilité par variable de score Communication des résultats Importance des variables dans le score Création d une grille de score Mise en production Cas particuliers courants Cas où l événement à prédire est rare Cas où l événement à prédire possède plusieurs modalités Cas où les coûts de mauvaise affectation ne sont pas symétriques Logiciels supportés : SAS 9.1 ou supérieur, IBM SPSS Statistics 19 ou supérieur, R 1.0 ou supérieur 1

22 STATISTIQUES/DATA MINING TECHNIQUES DE SEGMENTATION (SEGM) SEGM L objectif de la formation SEGM est de fournir aux participants la connaissance nécessaire pour segmenter des individus en segments optimisant des critères d homogénéité et de différenciation. La formation SEGM est destinée aux statisticiens et aux dataminers. Introduction Méthodologie de mise en œuvre Vocabulaire usuel Définir le périmètre Quels individus? Définir la similarité entre individus Quelles variables intégrer? Quelles transformations réaliser avant la segmentation? Réaliser le regroupement Stratégie hiérarchique vs partitionnement Classification ascendante hiérarchique K-moyennes Choix du nombre de segments Affecter les nouveaux individus Si les données utilisées pour la segmentation sont disponibles Si les données utilisées pour la segmentation ne sont pas disponibles Mettre en production une segmentation Cas pratiques usuels Segmentation client basée sur récence, fréquence et montant Segmentation client basée sur le comportement de consommation Intégrer une dimension temporelle dans une segmentation Intégrer des données textuelles dans une segmentations Les participants devront être familiers avec des logiciels de bureautique sous Microsoft Windows et disposer de connaissances élémentaires en mathématique (moyenne, proportion). Caractériser les segments obtenus Qualité globale d une segmentation Interpréter les segments Communiquer les résultats Logiciels supportés : SAS 9.1 ou supérieur, IBM SPSS Statistics 19 ou supérieur, R 1.0 ou supérieur

23 OFFRE DE FORMATION DE KEYRUS STATISTIQUES/DATA MINING Liste des formations techniques «Statistiques/Data Mining» : LIBELLÉ DE LA FORMATION CODE DURÉE FRÉQUENCE JMP Initiation JMP A la demande Logiciel R Découverte RINIT Trimestrielle Logiciel R Etudes et modélisation statistiques NOUVEAU RSTAT Trimestrielle Logiciel R Programmation NOUVEAU RPROG Trimestrielle IBM SPSS Statistics Initiation SPSSSTAT A la demande IBM SPSS Modeler Initiation SPSSMOD A la demande 3

24 STATISTIQUES/DATA MINING JMP INITIATION (JMP) JMP L objectif de la formation JMP est de fournir aux participants la connaissance nécessaire pour accéder, analyser et visualiser des données sous JMP. La formation JMP est destinée aux programmeurs SAS, aux créateurs de rapports et aux statisticiens. Découverte de JMP Introduction JMP starter Fenêtre d accueil JMP Didacticiels Indices statistiques Chargement des données Ouverture d une base MS Excel Ouverture d une base TXT Présentation base JMP Manipulation sur les colonnes et les lignes Actions possibles sur colonnes et/ou sur lignes Actions spécifiques aux lignes Manipulations de base sur graphiques Manipulation sur les tables et tableaux Tri Extraction Jointure Statistiques descriptives Tableaux croisés dynamiques Exploration graphique des données Diagrammes Nuages de points Outils graphiques Graphiques en bulles Mosaïques Arbres de décision Sauvegarde des résultats Journal Projet Les participants devront être familiers avec des logiciels de bureautique sous Microsoft Windows. Aucune connaissance particulière statistique n'est requise. Logiciels supportés : JMP 9 ou supérieur 4

25 STATISTIQUES/DATA MINING LOGICIEL R DECOUVERTE (RINIT) RINIT L objectif de la formation RINIT est de fournir aux participants la connaissance des principes fondamentaux du langage et.des fonctions usuelles pour importer, manipuler, analyser et visualiser des données. La formation RINIT s adresse à tout public souhaitant réaliser des traitements de données sous R. Introduction Présentation générale Concepts fondamentaux Points forts et points faibles Prise en main Présentation de l interface Première prise en main Installer et charger des packages Intégration des données Manipulation des vecteurs/matrices Objets de R Tableaux Data.frames Graphiques Graphiques usuels : Nuage de points, histogrammes, diagrammes Options graphiques Statistiques Statistiques univariées Tableaux croisés Programmation Fonctions Structures logiques Présentation des résultats/sorties Création de tables Reporting Les participants devront être familiers avec des logiciels de bureautique sous Microsoft Windows. Aucune connaissance particulière statistique n'est requise. Gestion des données Extraction de sous-tables Fusion, tri Gestion des doublons Gestion des caractères et des dates Extensions Quelques packages usuels et comment les utiliser Améliorer sa productivité grâce aux interfaces de développement Logiciels supportés : R 1.0 ou supérieur 5

26 STATISTIQUES/DATA MINING LOGICIEL R ETUDE ET MODELISATION STATISTIQUES (RSTAT) NOUVEAU RSTAT L objectif de la formation RSTAT est de fournir aux participants la connaissance pratique des fonctions et packages R utilisés dans la réalisation d études oude modèles statistiques. Introduction Rappel des fondamentaux de R Analyses exploratoires Statistiques univariées Statistiques bivariées Analyses factorielles (ACM, AFC, ACM) Tests et intervalles de confiance Echantillons indépendants Echantillons appariés Tests d adéquation Techniques de segmentation K-moyennes Classification ascendante hiérarchique Cartes de Kohonen Simulation Echantillonnage Boostrapping Méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov La formation RSTAT s adresse aux chargés d études et statisticiens. Les participants devront avoir un niveau sous R équivalent à celui de la formation RINIT, ainsi qu une connaissance des principes généraux des méthodes de modélisation statistique. Modélisation statistique Régression linéaire / ANOVA Régression logistique Sélection automatique de variables Méthodes de régularisation : PLS, Lasso Arbres de décision Forêts aléatoires SVM Logiciels supportés : R 1.0 ou supérieur 6

27 STATISTIQUES/DATA MINING LOGICIEL R PROGRAMMATION (RPROG) NOUVEAU RPROG L objectif de la formation RPROG est de fournir aux participants la compétence de développement R. La formation RPROG s adresse aux personnes amenées à développer de manière régulière sous R ou chargées d administrer des scripts R en production. Les participants devront avoir un niveau sous R équivalent à celui de la formation RINIT. Introduction Présentation générale Concepts fondamentaux Points forts et points faibles Typage des données Types de base Programmation objet Développer ses propres fonctions Structure d une fonction Arguments Valeur retour Scoping Opérateurs de fonctions Ecrire un code performant et maintenable Conventions de nommage Vectoriser Factoriser Sauvegarder et rediriger les logs Surveiller l usage des ressources Monitorer l usage mémoire Profiling et benchmarking Entrées/sorties Les devices graphiques Générer des rapports Lire et écrire dans un SGBD Lire et écrire dans un fichier propriétaire (Excel, SAS, SPSS ) Automatiser R Séquencer des scripts Utiliser R en mode batch Construire son propre package Création Documentation Automatisation des tests Déploiement Logiciels supportés : R 1.0 ou supérieur 7

28 STATISTIQUES/DATA MINING IBM SPSS STATISTICS INITIATION (SPSSSTAT) SPSSSTAT L objectif de la formation SPSSSTAT est de fournir aux participants la connaissance nécessaire pour accéder, analyser, manipuler des données hétérogènes (SPSS et autres formats) et présenter des résultats en utilisant l interface IBM SPSS Statistics. La formation SPSSSTAT est destinée aux statisticiens etaux dataminers. Introduction Présentation générale de l'outil Points forts et points faibles Prise en main Editeur de données Fenêtre de résultats Affichage des variables Importer des données Ouverture directe Requêtes Lecture de données ASCII Gestion des données Création de nouvelles variables Recodage - discrétisation Sélectionner des lignes avec Select Cases Fusions / agrégation Elaboration de rapports Tableaux de fréquences Tableaux croisés Diagrammes Personnalisation des graphes Les participants devront être familiers avec des logiciels de bureautique sous Microsoft Windows. Aucune connaissance particulière statistique n'est requise. Logiciels supportés : IBM SPSS Statistics 19 ou supérieur 8

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