Formation en probabilités et en statistiques appliquées  en entreprise et dans les organismes publics

Module 1 — Statistique descriptive et analyse des données

Objectif : comprendre, résumer et interpréter efficacement des données professionnelles.

organisation et nettoyage des données, tableaux et représentations graphiques, moyenne, médiane, quantiles, variance et écart-type, indicateurs de dispersion et de concentration, analyse comparative de populations, interprétation d’indicateurs et tableaux de bord.

Applications : ventes, ressources humaines, données financières, activité des services publics, enquêtes de satisfaction, indicateurs de performance.

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Module 2 — Probabilités et modélisation des risques

Objectif : utiliser les probabilités pour mesurer l’incertitude et améliorer la prise de décision.

Contenu : probabilités conditionnelles, indépendance, variables aléatoires, espérance et variance, lois usuelles — Bernoulli, binomiale, Poisson, normale —, modélisation d'événements aléatoires et introduction à l’évaluation des risques.

Applications : gestion des risques, contrôle qualité, prévision de la demande, assurance, finance, fiabilité et gestion de stocks.

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Module 3 — Échantillonnage, sondages et enquêtes

Objectif : concevoir une enquête fiable et tirer des conclusions pertinentes à partir d’un échantillon.

Contenu : population et échantillon, méthodes d’échantillonnage, taille d’échantillon, biais, conception d’un questionnaire, collecte et contrôle de la qualité des données, estimation ponctuelle, intervalles de confiance et analyse des résultats.

Applications : études de marché, satisfaction clients/usagers, enquêtes internes, études d’opinion, études territoriales et évaluation des politiques publiques.

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Module 4 — Statistique inférentielle, tests d’hypothèses et aide à la décision

Objectif : passer des données observées à une décision statistiquement argumentée.

Contenu : estimation et intervalles de confiance, formulation d’hypothèses, risques d’erreur, p-value, tests sur les moyennes et proportions, comparaison de populations, test du khi-deux, analyse de variance et interprétation opérationnelle des résultats.

Applications : comparaison de performances, contrôle qualité, évaluation d’une nouvelle procédure, mesure de l’efficacité d’une action, études avant/après et aide à la décision.

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Module 5 — Modélisation statistique, prévision et aide à la décision

Objectif : exploiter les données pour expliquer, anticiper et orienter les décisions.

Contenu : corrélation et causalité, régression linéaire simple et multiple, choix et interprétation des variables, qualité d’un modèle, introduction aux séries chronologiques, tendances et saisonnalité, construction de prévisions, scénarios et communication des résultats aux décideurs.

Applications : prévision des ventes, budgets, fréquentation des services publics, ressources humaines, planification, anticipation de la demande et pilotage de la performance.

Module 6: Mathématiques financières appliquées à l’entreprise. 

Calculs d’intérêts, actualisation, choix d’investissement, amortissements, lecture financière pour soutenir la décision.