▷ Offre de Formation STATISTIQUES - Analyses Multivariées, Classification (ACP, AFC, ACM, CAH, k-means, AFD) avec Groupe ARKESYS

Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Etudiant

Prix

3000 €

Durée

4 jours

Niveau visé

Non diplômante

Certifications

Datadock Qualiopi

Le plus de la formation

Formateurs qualifiés · Apprentissage théorique et pratique · Suivi personnalisé · Flexibilité

Localité

En ligne

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En présentiel

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Objectifs

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :

Identifier quelle méthode d’analyse multivariée ou de classification utiliser selon le contexte
Décrire les concepts mathématiques inhérents à ces méthodes
Mettre en œuvre les analyses factorielles multivariées suivantes : ACP, AFC, AFCM, AFD
Interpréter les résultats et les graphiques qui découlent des analyses ci-dessus
Maitriser les coefficients et les paramètres permettant d’estimer la qualité des analyses statistiques ci-dessus
Expliquer la différence entre les notions de contribution et de cosinus carré
Expliquer les distances et les méthodes d'agrégation les plus adaptées à l'objectif de classification
Comprendre les différences entre la CAH et les k-means
Mettre en œuvre et interpréter les résultats d'une méthode de classification de type CAH et k-means

Profil formateur :

Nos formateurs sont certifiés à l’issue d’un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d’un suivi de maintien et d’évolution de leurs compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique.
Chacun de nos formateurs a bénéficié d’une formation spécifique à l’animation de classe virtuelle et à l’utilisation des solutions de formation à distance du Groupe ARKESYS

En 2023 : nous avons formé 101 participants – Satisfaction : 8,98/10 pour le compte d’Arkesys.Net
Nous tenons à votre disposition les indicateurs détaillés sur chacune des formations de cette thématique ainsi que leurs répartitions par centre de formation (Lyon/Saint Etienne), il vous suffit de cliquer sur « Nous contacter ».

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Programme

CONTENU DU PROGRAMMES ET OBJECTIFS OPÉRATIONNELS

Généralités sur les différentes méthodes d'analyses multidimensionnelles

Limites des statistiques classiques
Champs d'application des différentes méthodes d'analyses multidimensionnelles
Introduction sur le data mining - Les objectifs
- Objectifs de description
- Objectifs de prédiction
Structure des jeux de données
Présentation de l'éventail des méthodes
- Analyse en composantes principales
- Analyse factorielle des correspondances simples et multiples
- Analyse canonique des corrélations
- Analyse factorielle discriminante
- Méthodes de classification : classification ascendante hiérarchique, k-means
Principes généraux des différentes méthodes - Notions de :
- Distance,
- Inertie et variance
- Axes factoriels

Notion de corrélation

Définition du coefficient de corrélation
Interprétation de la valeur du coefficient de corrélation
Les confusions : corrélation, causalité, pente…
Les différents coefficients de corrélation
- Coefficient de Pearson
- Coefficient de Spearman

Mise en œuvre d'une analyse en composante principales (ACP)

Structure du jeu de données et contexte d’application
Objectifs détaillés de l'ACP
Choix des axes de représentation (choix du nombre de composantes principales)
Interprétation des sorties graphiques : cercle factoriel et graphique des individus
Interprétation des axes factoriels
Contribution des individus et des variables aux axes
Qualité de représentation des individus et des variables sur les axes : les cosinus carrés
Les différentes ACP :
- ACP normée et non normée
- ACP non paramétrique
Positionnement d’une variable illustrative catégorielle
Les confusions et erreurs à ne pas commettre
Présentation rapide des Analyses des correspondances simple et multiple si souhaité
Différences entre ACP et AFC

Mise en œuvre d’une analyse factorielle des correspondances (AFC)

Structure du jeu de données : tableau de contingence, données individuelles (variables qualitatives)
Contexte d’application et objectifs détaillés de l'AFC
Différence entre ACP et AFC
Méthodologie de l'AFC
- Distance du Chi²
- Profils lignes
- Profils colonnes
Choix des axes de représentation (choix du nombre d'axes)
Interprétation des sorties graphiques : graphique des modalités
Contributions et cosinus carrés des modalités aux axes
Les confusions et erreurs à ne pas commettre

Mise en œuvre d’une analyse des correspondances multiples (ACM ou AFCM)

Structure du jeu de données
Contexte d’application et objectifs détaillés de l'AFCM
Différence entre AFC et AFCM
Méthodologie de l'AFCM
Choix des axes de représentation (choix du nombre d'axes)
Correction de Benzecri : valeurs propres et taux d'inertie expliquée corrigés
Interprétation des sorties graphiques :
- Graphique des modalités
- Graphique des variables
Contributions et cosinus carrés des modalités aux axes
Les confusions et erreurs à ne pas commettre

Mise en œuvre d’une classification par une classification ascendante hiérarchique (CAH)

Structure du jeu de données
Contexte d’application et objectifs détaillés de la CAH
Lecture d’un dendrogramme
Choix du nombre de classes
Classification sur les individus
Classification sur les variables
Classification sur les modalités
Choix de la distance selon le contexte : classification sur les individus, les variables ou les modalités
Choix du linkage (saut, critère de « rapprochement » entre les classes) : méthode de Ward, lien simple, lien complet…
Interprétation des sorties logiciel

Mise en œuvre d’une classification par une k-means

Présentation des objectifs de la méthode des k-means
Avantages et inconvénients de la CAH et des k-means
Détermination des clusters
Présentation des différentes versions de l'algorithme
Utilisation de la k-means en complément de l’ACP
Classification sur grand jeu de données
Conseils de mise en œuvre
Interprétation des sorties logiciel

Mise en œuvre d'une analyse factorielle discriminante (AFD)

Structure du jeu de données et contexte d’application
Objectifs détaillés de l'AFD
Notions de classement et de discrimination
Méthodologie de l’AFD
Comparaison avec l’ACP
Interprétation des sorties logiciel : cercle factoriels, corrélations variables x axes
Qualité de l'AFD (de la discrimination obtenue)
- Tests univariés et multivariés (lambda de Wilks)
- Graphique des individus
- Matrice de confusion (et éventuellement courbe ROC)
Les confusions et erreurs à ne pas commettre

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MÉTHODES

Méthodes et moyens :

Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie

Méthodes d’évaluation des acquis :

L’acquisition des compétences de la formation se fait à travers le suivi du formateur tout au long de la formation (séquences synchrones et asynchrones). Elle s’appuie également sur la réalisation d’exercices et de TP. Enfin, des quiz s’ajoutent aux différents outils de validation de l’acquisition des compétences visées.
Une évaluation est systématiquement réalisée par chaque stagiaire, à l’issue de la formation.

Support stagiaire :

À l’issue de la formation, les exercices et travaux pratiques réalisés, leurs corrigés ainsi qu’un support de cours dématérialisé sera fourni à chaque stagiaire par e-mail ou via la plate-forme FOAD.

Éligible CPF

Financement facilité

CPF, OPCO, etc.

Suivi personnalisé

par une équipe dédiée

Avis

Ce qu'ils pensent de cette formation

Centre

À propos du centre Groupe ARKESYS

Le Groupe ARKESYS est une entreprise de formation fondée en 1986.

La volonté initiale est de valoriser le capital humain de l’entreprise au travers du développement des compétences par l’évaluation, l’accompagnement & la formation professionnelle.

Avec cette conviction profonde, le Groupe ARKESYS a développé une offre de formation, spécialisée dans les domaines informatiques, soft skills et statistiques qui évoluent au gré des exigences du marché.

Le Groupe ARKESYS accompagne les organisations dans la montée en compétences de leurs collaborateurs et s’appuie pour cela sur une équipe de formateurs internes et un réseau de 30 centres pour se situer à proximité de vos implantations.

Un organisme de formation expert en Statistiques, Numérique, Pédagogie et Softskills

Le Groupe ARKESYS accompagne et forme les utilisateurs dans les domaines suivants :

• Formation Numérique : Bureautique, Outils Graphiques, Web et Webmarketing, Informatique Technique, Outils Collaboratifs...
• Formation Statistique : Tests d’hypothèses, analyse de séries temporelles...
• Formation Management : Management de projet, développement personnel...
• Le développement d’applications spécifiques : Technologie Access, vb.net...
• La mise à disposition de consultants pour le déploiement de formations « métier »
• …

Ces formations peuvent être proposées en intra-entreprise, en inter-entreprises, sous forme de coaching ou en e-learning.

Un organisme orienté service pour garantir la satisfaction de ses clients

Le Groupe ARKESYS dispose d'un service d’ingénierie pédagogique composé de spécialiste à l’écoute de nos clients.

Il adapte l’offre et la pédagogie aux besoins exprimés en proposant des solutions d’évaluations amont et éval performantes garantissant des groupes homogènes, l'atteinte des objectifs opérationnels et le retour sur investissement.

Une équipe dédiée avant, pendant et après votre formation

Notre équipe vous accompagne tout au long de la mise en place de votre projet :

En amont de la formation: En vous aidant à définir précisément votre besoin et votre niveau ;
Pendant la formation: En vous rendant acteur de votre formation grâce à des méthodes pédagogiques interactives
Après la formation: Via une assistance dédiée qui vous soutient dans la mise en application des compétences acquises.

Votre sécurité et votre confort avant tout

Nous visons les meilleures conditions d’apprentissage, aussi, le Groupe ARKESYS préconise :

Un effectif maximum par formation de 10 personnes,
Le matériel pédagogique, les outils et les supports mis à disposition sont à jour,
Vous bénéficiez systématiquement, au sein de nos centres, d’un accueil de qualité avec un service de restauration, des possibilités de stationnement, un accès à internet, à une imprimante en réseau ainsi qu’à une salle de formation entièrement équipée pour les besoins de la formation.

Une équipe de formateurs/consultants permanents garante de la qualité des programmes et de l’enseignement

Le Groupe ARKESYS effectue une sélection rigoureuse de ses formateurs.
I
ls sont sélectionnés pour leurs qualités pédagogiques et relationnelles ainsi que leurs compétences techniques.

L’ensemble des formateurs sont encadrés par un responsable pédagogique garant de la maîtrise et le respect des techniques d’animation enseignées.