Analyse de survie - Modélisation paramétrique : Modèles de Weibull et Exponentiels
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Connaitre les concepts centraux de l'analyse de survie / des durées de vie
- Connaitre le vocabulaire dédié à ce type d'analyse
- Identifier les contextes d'utilisation des outils de l'analyse de survie / durée de vie
- Connaitre les fonctions de risque instantané, de risque cumulé, de survie et de survie cumulée
- Connaitre les analyses non paramétriques de données de survie
- Réaliser des représentations graphiques (courbe de survie, survie cumulée, méthode KM ou actuarielle
- Estimer les effets des covariables sur les durées de vie
- Proposer un diagnostic de la qualité des modèles
- Stratifier une analyse
- Ouvrir à la modélisation non-paramétrique
| Tarif |
A partir de 3 100,00 € |
| Durée | 14 heures réparties sur 2 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 3 100,00 € |
| Durée | 14 heures réparties sur 2 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Découvrez notre formation "Analyse de survie - Modélisation paramétrique : Modèles de Weibull et Exponentiels" et maîtrisez les outils phares pour interpréter les données de survie et optimiser vos décisions stratégiques avec des analyses pointues.
Programme
Vocabulaire associé au contexte de l'analyse de Survie
- Dates et durées de suivi
- Date d'entrée
- Date de point
- Date de dernières nouvelles,
- Recul
- Etat
- Notions de Censures
- A droite
- A gauche
- Par intervalle
- Non-informative
- Aléatoire
- Estimation de la survie :
- Fonction de survie
Rappels sur l'approche non paramétrique de type Kaplan Meier
- Le contexte
- La méthode Kaplan Meier
- Estimation non-paramétrique de la survie : estimateur de Kaplan - Meyer
- Comparaison de survie par groupes : test du Log-Rank
- Notion de risque relatif
- Représentation graphique des courbes de survie et de risque cumulé :
- Interprétation de sorties logiciels
- Les avantages et les limites
Modélisation paramétrique
- Distribution a priori des durées de vie
- Modèles accélérés
- Modèle Exponentiel
- Modèle de Weibull
- Autres modèles et conditions d'utilisation.
- Estimation des modèles : maximum de vraisemblance
- Test d'hypothèse et qualité de la modélisation
- Censures à gauche et censures dépendantes du temps
- Prédictions
- Ouverture sur l'approche semi-paramétrique (Modèle de Cox)
Prérequis
- En prérequis, il est obligatoire d'avoir des connaissances statistiques en tests d'hypothèses et modélisation ainsi que des approches non-paramétriques en données de survie (méthode type Kaplan Maier).
Public
- Personne souhaitant pratiquer l'analyse de survie à travers l'utilisation des modèles de type Weibull et Exponentiel.
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Objectifs de la formation
- Connaître les différents types de Cloud et les services associés
- Mettre en œuvre une gestion budgétaire du Cloud computing
- Comprendre les impacts organisationnels de l'adoption d'une démarche FinOps dans son organisation
- Être en mesure d'estimer les impacts sur les modèles de licensing
- S'approprier les différents outils FinOps disponibles
| Tarif |
A partir de 2 400,00 € |
| Durée |
3 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Utiliser les fonctionnalités avancées de Power BI
- Nettoyer et transformer des données provenant de sources multiples
- Créer des modèles de données complexes
- Intégrer des modèles prédictifs dans des rapports Power BI
- S’approprier les meilleures pratiques de gouvernance et sécurité des données
| Tarif |
A partir de 2 100,00 € |
| Durée |
3 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les composants physiques et virtuels et identifier les principales technologies des systèmes basés sur le Cloud
- Définir les rôles et les responsabilités des clients, des fournisseurs, des partenaires, des courtiers et des divers professionnels techniques qui prennent en charge les environnements Cloud Computing
- Identifier et expliquer les cinq caractéristiques requises pour répondre à la définition du NIST (National Institute of Standards and Technology) du Cloud Computing
- Différencier les modèles de prestation de services et les frameworks qui sont incorporés dans l'architecture de référence du Cloud Computing
- Discuter des stratégies de sauvegarde des données, de classification des données, de protection de la confidentialité, de conformité avec les organismes de réglementation et de collaboration avec les autorités lors d'enquêtes judiciaires
- Différencier l'analyse forensic dans les Data Centers d'entreprise et les environnements Cloud Computing
- Evaluer et mettre en oeuvre les contrôles de sécurité nécessaires pour garantir la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité dans le cadre du Cloud Computing
- Identifier et expliquer les six phases du cycle de vie des données
- Expliquer les stratégies de protection des données au repos et des données en mouvement
- Décrire le rôle du cryptage dans la protection des données et les stratégies spécifiques de gestion des clés
- Comparer diverses stratégies Business Continuity et Disaster Recovery basées sur le Cloud et sélectionner une solution appropriée aux besoins spécifiques de l'entreprise
- Comparer les aspects de sécurité du SDLC (Software Development Life Cycle) dans les environnements standard du Data Center et du Cloud Computing
- Décrire comment les solutions de gestion des identités fédérées et des accès atténuent les risques dans les systèmes du Cloud Computing
- Effectuer une analyse des écarts entre les pratiques de référence et les bonnes pratiques du secteur
- Développer des SLA (Service Level Agreements) pour les environnements Cloud Computing
- Réaliser des évaluations de risques des environnements Cloud existants et proposés
- Enoncer les normes professionnelles et éthiques de (ISC)² et de la certification CCSP.
| Tarif |
A partir de 4 250,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Réaliser l’étude d’opportunité d’un projet SI intégrant le business case et un volet économique qualifiés
- Fournir toutes les informations sur la viabilité et la rentabilité du projet éléments déterminants sur le GO/NOGO du projet pour le choix des instances décisionnelles
| Tarif |
A partir de 1 590,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
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Formation Power BI : Analyser des données et créer des rapports + Analyse et Modélisation avec le langage DAX
Proposé par DAWANObjectifs de la formation
Savoir utiliser Power BI pour analyser et visualiser des données et générer des rapports - Approfondir Power BI, Power Query et le langage DAX| Tarif |
A partir de 2 875,00 € |
| Durée |
5j / 35h |
| Modes |
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Dell EMC - PowerEdge MX Modular Platform - Installation, Implementation and Administration
Proposé par M2IObjectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les fonctionnalités disponibles sur le châssis MX7000
- Configurer et gérer le MX7000 à l'aide d'OME-M
- Naviguer dans l'interface de gestion OME-M
- Démontrer l'intégration d'iDRAC avec la plateforme modulaire
- Expliquer le Redfish et son rôle dans le système
- Effectuer un démarrage initial du MX7000
- Installer un système d'exploitation sur un serveur modulaire
- Reconnaître le logiciel de gestion pour extraire les journaux
- Identifier et résoudre divers problèmes matériels
- Utiliser des outils de gestion pour configurer et gérer le stockage sur le MX7000
- Identifier les modèles de commutateurs et les exigences minimales pour la mise en réseau dans le MX7000.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Expliquer la puissance de la notation BPMN 2.0 et son impact sur la conception des processus
- Mettre en oeuvre la notation BPMN 2.0, dans tous ses détails et en assimilant son esprit
- Vous poser les bonnes questions pour assurer la qualité des modèles et des processus
- Utiliser la méthodologie et les bonnes pratiques pour tirer parti de la notation BPMN 2.0.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Maîtriser Microsoft Azure Machine Learning et AML Studio
- Utiliser Azure Machine Learning
- Savoir gérer des ensemble de données, les préparer
- Utiliser des fonctionnalités Engineering, Selection
- Savoir utiliser le langage Python et R avec Azure Machine Learning
- Savoir construire, initialiser, optimiser et utiliser des modèles Azure Machine Learning
- Maîtriser les Cognitives Services, HDInsight
| Tarif |
A partir de 3 500,00 € |
| Durée |
5 jours |
| Modes |
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Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Décrire les concepts de Machine Learning et l'évolution vers le Deep Learning (réseaux de neurones profonds)
- Identifier les briques de base du Deep Learning : réseaux de neurones simples, convolutifs et récursifs
- Définir les modèles plus avancés : auto-encodeurs, GAN (Generative Adversarial Network), apprentissage par renforcement
- Utiliser les bases théoriques et pratiques d'architecture et de convergence de réseaux de neurones
- Appliquer les méthodologies de mise en place de réseaux de neurones, les points forts et les limites de ces outils.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
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Objectifs de la formation
- Maîtriser la modélisation 3D avec SolidWorks
- Comprendre le logiciel et l'esquisse
- Maîtriser les fonctionnalités et la modélisation de base et connaître des conceptions avancées
- Gérer la mise en plan et les habillages
- Savoir modifier la conception
- Gérer les répétitions et l'assemblage
| Tarif |
A partir de 2 000,00 € |
| Durée |
4 jours |
| Modes |
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