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Data Value
Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification)Par Data Value

Découvrir les principales méthodes exploratoires d'analyse des données (ACP, AFC, Classification) afin de mettre en évidence les liaisons entre paramètres, les similitudes et différences entre observations. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

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Résolution de problèmes : méthodes et outilsPar Data Value

Découvrir les principales méthodes de résolution de problèmes, acquérir la méthode logique et les outils de résolution de problèmes. Savoir identifier le problème et respecter les principes et les étapes d’analyse. Trouver des solutions pertinentes et élaborer des plans d’actions pour gagner en efficacité.

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Les outils qualité et l’amélioration continuePar Data Value

Acquérir la connaissance des principaux outils nécessaires à la mise en œuvre efficace d’une démarche qualité et d'amélioration continue sur le terrain. Appréhender l’aspect pratique de leur utilisation.

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BiostatistiquePar Data Value

S’approprier les méthodes de base en biostatistique : statistique descriptive, échantillonnage, estimation, intervalles de confiance, tests ...

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Les techniques de rééchantillonnage – Le BootstrapPar Data Value

Apprendre à utiliser les techniques de rééchantillonnage dont le Bootstrap pour évaluer la variabilité des paramètres statistiques dans des contextes où les hypothèses fortes (normalité, indépendance, ...) des méthodes classiques (régression multiple, analyse discriminante, estimation d'un rapport, intervalle de confiance pour une proportion) ne sont pas vérifiées.

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Analyse des données : méthodes décisionnellesPar Data Value

Découvrir les principales méthodes décisionnelles d'analyse des données (arbres de décision, règles d'association, régression multiple, analyse discriminante, ...), choisir celle appropriée au problème et aux données. Interpréter les résultats numériques et graphiques, éviter les pièges, savoir résumer l'information obtenue et communiquer les résultats importants

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Modèles mixtes : modèles à effets aléatoires pour données longitudinalesPar Data Value

S’approprier les principaux modèles à effets aléatoires pour données longitudinales en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre de modèles mixtes

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La méthode de résolution de problèmes 8DPar Data Value

Acquérir une connaissance théorique et pratique de la méthodologie 8D et détailler les outils spécifiques à chacune des étapes

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