Formation séries temporelles avec R
Analysez et prédisez vos séries temporelles avec R : ARIMA, lissage exponentiel, prophet et modèles de prévision.
Prochaines sessions en cours de programmation
Les dates ne sont pas encore fixées. Demandez à être informé(e) en priorité de l'ouverture des inscriptions, ou optez pour une session sur mesure.
La formation séries temporelles avec R vous apprend en 2 jours à analyser et prévoir des données chronologiques. Vous maîtrisez les principes du traitement des séries temporelles : stationnarité, autocorrélation, saisonnalité, tendance. Vous apprenez à définir et représenter des séries temporelles sous R, à choisir la méthode adaptée à votre problématique parmi les approches classiques (lissage exponentiel, ARIMA, SARIMA) et modernes (prophet, modèles à espace d’état). Vous utilisez R pour appliquer les méthodes de description et de prévision, puis vous savez lire et interpréter les résultats obtenus. Les ateliers pratiques portent sur des cas concrets : ventes, indicateurs économiques, mesures industrielles.
Objectifs pédagogiques
- Maîtriser les principes du traitement des séries temporelles
- Définir et représenter des séries temporelles sous R
- Choisir la méthode adaptée à sa problématique
- Utiliser R pour appliquer les méthodes de description et de prévision
- Lire et interpréter les résultats obtenus
2 jours, 14 heures de pratique
Chaque journée alterne apports théoriques courts et ateliers pratiques. Programme ajustable en intra-entreprise.
1 Comprendre et explorer les séries temporelles
• Introduction aux séries temporelles : définition, intérêt et applications
• Caractéristiques des données temporelles : saisonnalité, tendance, cycles, bruit
• Gestion des dates et formats temporels (lubridate, zoo, xts)
• Création et manipulation d’objets séries temporelles (ts, xts, zoo)
• Analyse descriptive : moyenne, variance, autocorrélation, saisonnalité
• Cas pratique : analyse d’une série de consommation énergétique
2 Modélisation et prévision des séries temporelles
• Techniques de filtrage et de lissage (Holt-Winters, moyennes mobiles)
• Modèles ARIMA : identification, estimation et diagnostic
• Séries non stationnaires : différenciation et transformation
• Automatisation avec auto.arima()
• Approches modernes de prévision (prophet)
• Lecture et interprétation des résultats
Profils et prérequis
Profils concernés
- Statisticien et data analyst travaillant sur des données chronologiques
- Économiste, planificateur, prévisionniste
- Data scientist abordant la prévision
Prérequis
- Bases de R (manipulation de données, fonctions)
- Notions de statistique inférentielle
Modalités pédagogiques
- En présentiel à Paris ou à distance ou en classe virtuelle, aux mêmes horaires et avec le même formateur.
- Apports théoriques courts puis ateliers pratiques sur des jeux de données réels, corrigés en direct.
- Formateur praticien de la data en entreprise, groupe limité à 8 participants.
- Supports de cours, jeux de données et corrigés remis à chaque participant.
- Émargement à chaque demi-journée, en salle comme à distance, et certificat de réalisation en fin de formation.
Les logiciels et technologies
Les outils que vous manipulerez tout au long de la formation.
Outils d'évaluation des compétences
- Quiz et QCM à la fin de chaque module pour valider l’acquisition des connaissances théoriques.
- Mini-projets guidés (manipulation de DataFrames, visualisation) Auto-évaluation sur la compréhension et la mise en application des concepts.
- Feedback individuel : chaque participant se voit proposer un bilan de ses points forts et axes d’amélioration.
Informations pratiques
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance, inscription et accessibilité
Reconnaissance
- Formation non certifiante.
- Une attestation de formation est remise à l'issue de la formation.
Inscription
- Inscription en ligne ou au 01.72.25.40.82.
- Vérification de vos objectifs et des prérequis, puis convention (entreprise) ou contrat (particulier).
- Convocation envoyée avant le démarrage.
- Inter : inscription jusqu'à la veille de la session, dans la limite des places.
- Intra : mise en place sous 3 semaines.
- OPCO : demande à déposer avant le début de la formation.
Accessibilité
- Formation accessible aux personnes en situation de handicap, en présentiel comme à distance.
- Adaptations étudiées avant l'inscription avec notre référent handicap : accessibilité de nos formations.
Une formation finançable
Selon votre situation, cette formation peut être prise en charge par un financeur. Notre équipe vous accompagne dans le montage du dossier et vous fournit devis, programme et convention.
Salarié : Plan de développement des compétences de votre entreprise, avec prise en charge possible par votre OPCO.
Indépendant, dirigeant, profession libérale : Fonds d'assurance formation de votre activité (AGEFICE, FIF PL, FAFCEA…).
Demandeur d'emploi : Aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail, sur accord de votre conseiller.
Financement personnel : Paiement en plusieurs fois possible.
CPF : Nos formations ne sont pas certifiantes : elles ne sont pas éligibles au Compte personnel de formation.
Avis sur la formation
Comment cette note est calculée. Moyenne des notes globales attribuées par les participants de cette formation dans le questionnaire de satisfaction remis en fin de session : 4,8 / 5, sessions inter et intra confondues. Tous nos indicateurs de résultats et leur méthode →
FAQ
Quelle est la durée de la formation et sous quels formats est-elle proposée ?
La formation dure 2 jours (14 heures) et se déroule en présentiel ou à distance, en groupe limité à 8 participants pour préserver l'interactivité et la pratique.
Quels sont les prérequis pour suivre cette formation ?
Pour suivre cette formation dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir : Bases de R (manipulation de données, fonctions); Notions de statistique inférentielle.
Quels modèles de prévision sont enseignés ?
La formation couvre le lissage exponentiel (Holt-Winters), les modèles ARIMA et SARIMA, l'automatisation avec auto.arima(), ainsi que des approches modernes comme prophet.
Sur quels types de données travaille-t-on ?
Les ateliers portent sur des cas concrets : consommation énergétique, indicateurs économiques, ventes et mesures industrielles.
Prêt à monter en compétences ?
Inscrivez-vous à l'une de nos sessions programmées, ou optez pour une formation intra sur mesure adaptée à votre équipe.
Une question ? Appelez-nous au 01.72.25.40.82
Cette formation séries temporelles avec R vous apprend en 3 jours à analyser et prévoir des données chronologiques. Vous abordez les concepts fondamentaux (stationnarité, autocorrélation, saisonnalité), les modèles ARIMA, le lissage exponentiel, ainsi que les approches modernes comme prophet. Les ateliers pratiques portent sur des cas concrets : ventes, indicateurs économiques, mesures industrielles. Une formation incontournable pour statisticiens, analystes et data scientists travaillant sur des données temporelles.