Décisions Défendables
Quantifiez l'incertitude avec des intervalles de confiance et des p-values préspécifiées sans céder au p-hacking.
Formation Pratique Certifiante · 62 Heures de Pratique
Passez à la Data Science grâce à des |
Ne vous contentez plus de simples graphiques : maîtrisez la rigueur statistique, validez vos hypothèses par des tests formels, segmentez vos clients par K-Means et prévoyez vos ventes avec Python.
Accès immédiat & à vie Tarif unique : 49 000 FCFA Certificat officiel vérifiable
KORYXA Statistical Engine • Scipy & Scikit-Learn
Projet Capstone · 62 Heures2 500 Clients & 730 Jours de Ventes
Segmentation client & Prévision des ventes
De l'exploration statistique des distributions à la prévision chronologique sans fuite d'information.
test_hypothese_welch.pyp < 0.001 (Significatif)
from scipy import stats
# Comparaison des paniers moyens selon le niveau de satisfaction
g_satisfait = df[df['satisfaction'] >= 4.0]['panier_moyen_fcfa']
g_neutre = df[df['satisfaction'] < 4.0]['panier_moyen_fcfa']
# Test t de Welch (hétéroscédasticité autorisée)
t_stat, p_val = stats.ttest_ind(g_satisfait, g_neutre, equal_var=False)
cohen_d = (g_satisfait.mean() - g_neutre.mean()) / pooled_std(g_satisfait, g_neutre)
print(f"t = {t_stat:.2f}, p-value = {p_val:.4e}")
print(f"Taille d'effet Cohen d = {cohen_d:.2f} (Effet Moyen)")✓ Hypothèse H0 rejetée · Différence moyenne de +38 400 FCFA avec IC 95%
Corpus & Livrables du Projet
transactions_clients.csv
2 500 profils clients & métriques RFM
ventes_journalieres.csv
730 jours de ventes & saisonnalité
dictionnaire_donnees.md
Définitions, types et hypothèses
starter_notebook.ipynb
Canevas complet exécutable reproductible
recommandations_codir.md
5 préconisations métier chiffrées
Projet Portfolio Noté sur 60 Points
Idéal pour valoriser une double compétence statistique et data science auprès des recruteurs.
Pandas & NumPy Scipy Stats Scikit-Learn Statsmodels Tests t de Welch & ANOVA Bootstrap & Intervalles Clustering KMeans (RFM) Séries Temporelles Validation Walk-Forward Démarche Scientifique Pandas & NumPy Scipy Stats Scikit-Learn Statsmodels Tests t de Welch & ANOVA Bootstrap & Intervalles Clustering KMeans (RFM) Séries Temporelles Validation Walk-Forward Démarche Scientifique Pandas & NumPy Scipy Stats Scikit-Learn Statsmodels Tests t de Welch & ANOVA Bootstrap & Intervalles Clustering KMeans (RFM) Séries Temporelles Validation Walk-Forward Démarche Scientifique Pandas & NumPy Scipy Stats Scikit-Learn Statsmodels Tests t de Welch & ANOVA Bootstrap & Intervalles Clustering KMeans (RFM) Séries Temporelles Validation Walk-Forward Démarche Scientifique
La Passerelle vers la Data Science
Pourquoi la statistique est le cœur de la vraie Data Science
La plupart des analystes confondent corrélation et causalité, ou appliquent des modèles prédictifs sans vérifier les hypothèses. Ce parcours vous donne la rigueur qui distingue les excellents praticiens.
Distributions Maîtrisées
Sachez quand préférer la médiane à la moyenne, comment neutraliser les valeurs extrêmes et normaliser les données.
Clustering Actionnable
Segmentez vos clients par K-Means en justifiant le choix de k par la silhouette, la stabilité et la valeur métier.
Prévisions Sans Biais
Construisez une validation walk-forward dans le temps sans aucune fuite de données futures.
Programme Complet · 62 Heures
12 modules structurés de la théorie au code Python
42 heures de cours et ateliers pratiques accompagnés de 20 heures de projet autonome évalué.
Module 01 2h30
Fondations du Raisonnement Statistique
Population, échantillon, types de variables, identification des biais de confusion, causalité vs corrélation.
Module 02 3h00
Statistiques Descriptives avec Python
Tendance centrale (moyenne, médiane), dispersion (écart-type, IQR), asymétrie et résumés numériques avec pandas et NumPy.
Module 03 3h00
Visualisation des Distributions & Outliers
Histogrammes, boxplots, courbes de densité KDE, détection de valeurs aberrantes et transformations log1p.
Module 04 3h00
Probabilités & Lois Aléatoires
Probabilités conditionnelles, indépendance, théorème de Bayes, espérance, loi normale et loi binomiale.
Module 05 3h00
Échantillonnage, Estimation & Bootstrap
Erreur standard d'échantillonnage, rééchantillonnage par bootstrap avec remise et intervalles de confiance à 95%.
Module 06 3h30
Tests d’Hypothèses & P-Values
Hypothèses nulle (H0) et alternative (H1), p-value, risques alpha et bêta, puissance statistique et prévention du p-hacking.
Module 07 3h30
Comparer des Groupes (Tests t, ANOVA, Chi2)
Test t de Welch, test non paramétrique de Mann-Whitney, ANOVA à 1 facteur, test du Chi-deux et taille d'effet (Cohen d, V de Cramér).
Module 08 4h00
Corrélation & Régression Linéaire OLS
Corrélations de Pearson et Spearman, régression multiple avec statsmodels, interprétation des coefficients et diagnostics des résidus.
Module 09 4h00
Segmentation Clients avec K-Means
Préparation des variables RFM, standardisation StandardScaler, méthode du coude, coefficient de silhouette et profilage métier.
Module 10 4h30
Prévision des Ventes en Séries Temporelles
Composantes de tendance et saisonnalité, validation temporelle sans fuite d'information, baselines naïve/saisonnière et évaluation MAE.
Module 11 4h00
Évaluation Robuste & Prévention de l'Overfitting
Découpage train/test temporel, validation croisée walk-forward, analyse d'erreurs par segment et limites des modèles.
Module 12 4h00
Communication Scientifique & Restitution CODIR
Notebook professionnel reproductible, distinction faits vs interprétations, éthique algorithmique et 5 recommandations stratégiques.
Cas Pratique Entreprise
Le Projet Fil Rouge : KORYXA Retail Distribution
Vous prenez en charge l'étude Data Science d'un réseau de distribution dans 8 pays d'Afrique de l'Ouest et Centrale (Abidjan, Dakar, Douala, Cotonou, Lomé, etc.).
Étape 1
Audit & Inférence
Explorez 2 500 clients, testez les écarts de panier selon la satisfaction par des tests t de Welch et estimez les intervalles de confiance par bootstrap.
Étape 2
Segmentation K-Means
Standardisez les dimensions RFM, appliquez l'algorithme K-Means, validez le score de silhouette et profilez les typologies d'acheteurs.
Étape 3
Prévision & Restitution
Modélisez les 730 jours de ventes, battez la baseline saisonnière J-7 et formulez 5 recommandations stratégiques pour le comité de direction.
Ce que vous saurez faire
Des compétences de Data Scientist opérationnel
Des méthodes reconnues et demandées dans les équipes data les plus exigeantes.
Cadrer une problématique métier en démarche statistique testable et reproductible
Auditer la qualité de données réelles et traiter asymétries et valeurs atypiques
Conduire des tests d'hypothèses rigoureux (Welch, ANOVA, Chi2) avec tailles d'effet
Segmenter une base clients en clusters actionnables avec K-Means et profilage RFM
Construire des prévisions chronologiques sans fuite temporelle et battre les baselines
Présenter des recommandations stratégiques défendables devant la direction générale
FAQ
Questions Fréquentes
Quel niveau en Python est nécessaire pour suivre cette formation ?
Il est recommandé de connaître les bases de Python et de pandas (variables, listes, dictionnaires, DataFrames). Si vous avez suivi le cours Python Data Analyst KORYXA, vous êtes parfaitement préparé.
Faut-il avoir un bagage mathématique universitaire poussé ?
Non. Les concepts mathématiques (variance, distributions, p-value, distances euclidiennes) sont introduits par l'intuition visuelle et la pratique du code, avec des explications claires et concrètes.
Quels jeux de données sont utilisés pendant la formation ?
Nous travaillons sur des données d'entreprise réelles : 2 500 clients ouest et centre-africains avec métriques RFM, et un historique journalier continu de 730 jours de ventes en FCFA.
Comment se déroule l'évaluation du projet final certifiant ?
Vous remettez un notebook Jupyter professionnel complet noté sur 60 points selon une grille transparente : rigueur des tests, qualité de la segmentation, performance prédictive et recommandations métier.
Tarif & Inscription
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Acquérez le raisonnement statistique et les méthodes data science les plus valorisées.
Accès complet & illimité
49 000 FCFA79 000 FCFA
Paiement unique · Aucun abonnement caché
12 modules complets du raisonnement probabiliste aux séries temporelles
Jeux de données réels d'entreprises (2 500 clients & 730 jours de ventes)
Notebooks guidés Python : pandas, scipy, statsmodels, scikit-learn
Projet capstone évalué noté sur 60 points
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