Probabilité et statistique avec R

Code UE : ESD113-PAR01

  • Cours
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

Responsable(s)

Karim KILANI

Public, conditions d’accès et prérequis

Les étudiants doivent avoir une formation de base en mathématiques, en particulier avec les cours EAR003, EAR004, EAR005 et EAR006 du CNAM. Les connaissances requises incluent l'arithmétique de base, l'algèbre élémentaire, les équations linéaires, les fonctions linéaires, les fonctions quadratiques, les fonctions exponentielles et logarithmiques, ainsi que les concepts de base de la probabilité et des distributions de probabilité. Les étudiants doivent également être capables d'utiliser un ordinateur et de naviguer dans un environnement de bureau.

Objectifs pédagogiques

Ce cours offre une introduction à la probabilité et à l'inférence statistique appliquées avec une emphase particulière sur l'utilisation pratique des méthodes statistiques à l'aide du langage de programmation R et de l'intelligence artificielle (IA). Les sujets couverts comprennent la manipulation de données avec Tidyverse, la création de graphiques avec ggplot2 (une grammaire de graphique), et la création de code R avec l'IA et ChatGPT, une technologie qui rend le coding accessible à tous, ainsi que l'initiation à R, les probabilités discrètes et continues, les distributions de probabilité, l'estimation des paramètres, les tests d'hypothèses, l'application de la théorie des probabilités et de la statistique à la construction de portefeuilles, et la régression linéaire. Les étudiants auront l'occasion de travailler avec des jeux de données réels et d'apprendre à utiliser R pour effectuer des analyses statistiques. Les étudiants seront également initiés à l'utilisation de l'IA pour la création de code et à l'utilisation de ChatGPT pour la génération de code R. Une attention particulière sera accordée à la visualisation des données et à l'utilisation de ggplot2, une grammaire de graphique qui permet aux étudiants de créer des graphiques de qualité professionnelle avec facilité.

  • Manipulation de données avec Tidyverse
  • Création de graphiques avec ggplot2, un package de Tidyverse
  • Création de code R avec l'IA et ChatGPT, une technologie qui rend le coding accessible à tous
  • Initiation à R pour l'analyse statistique
  • Probabilités discrètes et continues
  • Distributions de probabilité
  • Estimation des paramètres
  • Tests d'hypothèses
  • Application de la théorie des probabilités et de la statistique à la construction de portefeuilles
  • Régression

  • Participation en classe : 20%
  • Examen final sur ordinateur : 80%

  • James Stock, Mark Watson, : Introduction to Econometrics: International Edition, Pearson.

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Chargement du résultat...
Patientez
Intitulé de la formation
Type
Modalité(s)
Lieu(x)
Lieu(x) Package
Lieu(x) Paris
Lieu(x) Package
Lieu(x) Paris
Lieu(x) À la carte
Lieu(x) Package
Lieu(x) Paris
Lieu(x) Package
Lieu(x) Paris
Intitulé de la formation Master Gestion de patrimoine
Lieu(x) Package
Lieu(x) Paris
Lieu(x) À la carte
Lieu(x) Paris
Intitulé de la formation Type Modalité(s) Lieu(x)

Contact

EPN09 - EFAB
292 rue Saint-Martin Accès 3
75003 Paris
Tel :01 40 27 23 66
Virginie Moreau

Centre(s) d'enseignement proposant cette formation

  • Centre Cnam Paris
    • 2024-2025 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
    • 2025-2026 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
    • 2026-2027 2nd semestre : Formation hybride soir ou samedi
    Comment est organisée cette formation ?
    2024-2025 2nd semestre : Formation Hybride soir ou samedi

    Dates importantes

    • Période des séances du 03/02/2025 au 07/06/2025
    • Période d'inscription : du 10/06/2024 à 10:00 au 14/03/2025 à 23:59
    • Date de 1ère session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF
    • Date de 2ème session d'examen : la date sera publiée sur le site du centre ou l'ENF

    Précision sur la modalité pédagogique

    • Une formation hybride est une formation qui combine des enseignements en présentiel selon un planning défini et des enseignements à distance avec ou sans planning défini.