<p>Data Scientist / Data Miner / Data Analyst<br>&nbsp;</p><p>Business Analyst / Opérationnel data-driven</p>

PUBLIC CONCERNÉ

<p>Disposer d’un niveau de connaissance minimale en Python</p><p>&nbsp;</p><p>Avoir des connaissances statistiques théoriques (tests, régression linéaire…)</p>

PRÉREQUIS

<p>Alternance des modalités pédagogiques : exposé, démonstrations pratiques, auto-évaluation, quiz collectif, exercices pratiques et remise du support de formation. 50 % du temps global de la formation est dédié aux exercices.</p>

MÉTHODES MOBILISÉES

<p>Notre auto-évaluation permet d’apprécier les acquis apportés par l’action de formation.</p>

MÉTHODES ÉVALUATION

<h2><span style="color:#57A3C7;">OBJECTIFS &amp; COMPÉTENCES VISÉES</span></h2><ul><li>Apprendre comment étudier et modéliser les séries en Python</li><li>Apprendre les fondamentaux statistiques et l’étude des séries temporelles</li><li>Savoir établir des modèles standards et avancés pour effectuer des prévisions</li></ul>

<h2><span style="color:#57A3C7;">PROGRAMME de la formation</span></h2><h3><br><span style="color:#97307F;">MODULE 1 : QU’EST-CE QU’UNE SÉRIE TEMPORELLE ? CAS D’USAGE DE PRÉVISION</span></h3><p>&nbsp;</p><h3><span style="color:#97307F;">MODULE 2 : FONCTIONNEMENT DE SÉRIES TEMPORELLES</span></h3><p>&nbsp;</p><ul><li>Quels logiciels, librairies ? (focus Python)</li><li>Interpolation des données manquantes</li><li>Changement de fréquences</li></ul><p>&nbsp;</p><h3><span style="color:#97307F;">MODULE 3 : ÉTUDE DES SÉRIES TEMPORELLES</span></h3><p>&nbsp;</p><ul><li>Etude de la stationnarité, tests</li><li>Décomposition tendance, saisonnalité, modèle additif vs<br>multiplicatif</li><li>Analyse de périodicité, analyse spectrale et transformée de Fourier, autocorrélation et autocovariance</li><li>Corrections des variations saisonnières</li><li>&nbsp;Modèles autorégressifs (AR), à moyenne mobile (MA), SARIMA</li><li>Prévision automatique : lissage exponentiel, Holt-Winters, Prophet</li><li>Métriques : RMSE, MAE / MAPE, BIC / AIC …</li></ul><p>&nbsp;</p><h3><span style="color:#97307F;">MODULE 4 : TRAVAUX PRATIQUES</span></h3><p>&nbsp;</p><ul><li>TP Data : mise en pratique des connaissances sur la data préparation, les modèles SARIMA et l’évaluation des performances</li></ul><p>&nbsp;</p><h3><span style="color:#97307F;">MODULE 5 : INTRODUCTION AUX TECHNIQUES AVANCÉES</span></h3><p>&nbsp;</p><ul><li>Intégration de variables explicatives : auto reg, ARCH, SARIMAX, Modèle multivarié VAR, GAM additif généralisé</li><li>Détection de changements</li><li>Deep learning adapté à la prévision (lstm)</li></ul><p>&nbsp;</p><h3><span style="color:#97307F;">MODULE 6 : TRAVAUX PRATIQUES P2</span></h3><p>&nbsp;</p><ul><li>TP Data : modèles SARIMAX, prévisions automatiques et comparaison de modèles</li></ul>

<p>Afin de faciliter l'organisation et la flexibilité des formations, elles sont toutes dispensées à distance.</p>

Nos formations sont en distanciel

<p>Nous délivrons habituellement cette formation au format Inter-entreprise.</p><p>&nbsp;</p><p>Si vous souhaitez l’organiser exclusivement pour vos collaborateurs, <strong>contactez-nous afin de déterminer le tarif dans ce format.</strong></p>

Formation Intra-Entreprise

<p>En Inter-entreprise, le délai d’accès est de 1 semaine avant le début de la formation.</p><p>&nbsp;</p><p>En Intra-entreprise, les dates sont validées en tenant compte du planning respectif des formateurs et des participants, un délai de 20 jours est nécessaire entre la demande et le démarrage effectif de la formation.</p><p>&nbsp;</p><p>Délai de réponse : nous fixons un délai maximum de 2 semaines pour répondre à une demande.</p>

Délais d’accès & de réponse

<p>Nous vous invitons, si nécessaire, à nous contacter et nous tâcherons de vous répondre dans les plus brefs délais.<br>Epsilon Masterclass s’engage également à recueillir les réclamations afin d’améliorer en continu la qualité de ses formations.&nbsp;</p><p>Contactez-nous au 01 73 00 55 12, ou par email : <a href="mailto:masterclass@epsilon-france.com">masterclass@epsilon-france.com</a></p><p>Enregistré sous le numéro 11754361075. Cet enregistrement ne vaut pas agrément de l’État.</p>

Contact & Réclamation

<h2>Découvrez comment réaliser des prévisions sous Python.</h2><p>Dispensée par les experts EPSILON, une Masterclass pour apprendre à réaliser des prévisions sous Python. Ces techniques permettent de modéliser et de prévoir l’évolution d’indicateurs dans le futur. Elles s’appliquent à toute série de points qu’on peut observer à intervalle régulier (activités, indicateurs économiques, ventes, trafic, demande, etc.). Pour permettre à différents métiers tels que la logistique ou le commerce d’optimiser et de dimensionner leurs ressources.</p>

Intégralement consacré à l’analyse et la manipulation des données, il permet de répondre à des problématiques Data complexes et notamment de construire des solutions d’Intelligence Artificielle ou des modèles de Machine Learning via différentes 
 techniques et langages.

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DATA SCIENCE

Campus <br />145

Nos <br />locaux à <br />Paris

Les techniques de séries temporelles

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