🎓 Par niveau — Objectifs & Public cible

Débutant ⏱️ 20h

✅ Objectifs

L'apprenant sera capable de comprendre les concepts fondamentaux de R et des statistiques descriptives appliquées à la recherche. Il saura utiliser les fonctions de base de R pour charger, explorer et visualiser des données simples, et interpréter les résultats statistiques élémentaires (moyennes, écarts-types, corrélations).

👥 Public cible

Chercheurs, étudiants en master ou doctorat, professionnels de la recherche sans expérience en programmation qui souhaitent initier l'analyse de données quantitatives. Toute personne désireuse de découvrir R et les statistiques appliquées à un projet de recherche.

📋 Prérequis

Aucun prérequis technique. Une familiarité basique avec l'informatique et les mathématiques de niveau secondaire est recommandée mais non obligatoire.

Intermédiaire ⏱️ 22h

✅ Objectifs

L'apprenant sera capable de conduire des analyses statistiques complètes en R sur des données réelles, en maîtrisant la manipulation de données, la visualisation avancée et les tests statistiques courants. Il pourra automatiser des workflows d'analyse, interpréter les résultats et produire des rapports professionnels reproductibles pour soutenir la prise de décision basée sur les données.

👥 Public cible

Chercheurs, analystes de données, professionnels du secteur public ou privé en Afrique francophone qui maîtrisent les fondamentaux statistiques et souhaitent acquérir une autonomie opérationnelle en R pour traiter et analyser des données de recherche ou professionnelles.

📋 Prérequis

Connaissance de base en statistiques descriptives, expérience pratique avec un langage de programmation ou environnement de données (Excel, Python, SQL), familiarité avec les concepts de variables et distributions.

Expert ⏱️ 25h

✅ Objectifs

Maîtriser les techniques avancées de modélisation statistique et de programmation R pour concevoir et optimiser des pipelines analytiques complexes en contexte de recherche et d'IA. Développer une expertise stratégique en analyse prédictive, machine learning et visualisation de données haute dimension pour piloter des projets de recherche innovants et produire des insights décisionnels de haut niveau.

👥 Public cible

Chercheurs, data scientists et ingénieurs en IA ayant 3+ ans d'expérience en analyse statistique qui souhaitent approfondir leur expertise R pour diriger des projets de recherche complexes, optimiser des modèles prédictifs avancés et contribuer à l'innovation en intelligence artificielle.

📋 Prérequis

Maîtrise confirmée de R et des fondamentaux statistiques (tests d'hypothèse, régression, distributions); expérience pratique en analyse de données et programmation; connaissance des concepts d'apprentissage automatique; familiarité avec les environnements Linux/Git.

📚 Programme & Modules

Module 1 — Introduction et fondamentaux
Module 2 — Méthodes et outils pratiques
Module 3 — Études de cas et mise en situation
Module 4 — Approfondissement et spécialisation
Module 5 — Projet final et certification

🔒

Le programme complet (TDR) est réservé aux personnes inscrites.

✍️ S'inscrire pour accéder

⚙️ Méthodologie

Cours en ligne — vidéos, supports PDF, quiz interactifs
Séances présentiel — ateliers pratiques et mises en situation
Accompagnement — formateurs certifiés disponibles par WhatsApp/email
Évaluation continue — exercices, projets, examen final
Certification — délivrée par IBIG à l'issue du parcours validé

❓ Questions fréquentes

La durée varie selon la formation (généralement entre 20h et 80h). Elle est précisée dans le programme complet (TDR) remis à l'inscription. Les formations sont disponibles en rythme intensif (quelques jours) ou étalé (plusieurs semaines).

Oui. Les formations en ligne et hybrides sont accessibles depuis tout le continent africain et la diaspora. Vous avez uniquement besoin d'une connexion internet et d'un ordinateur ou smartphone.

Les certifications IBIG EDUFORM sont reconnues par les entreprises et institutions dans les 17 pays membres de l'espace OHADA (Afrique francophone). Chaque certificat est vérifiable en ligne sur ibig-eduform.com/verifier-certificat.php.

Nous acceptons : Mobile Money (Orange Money, Wave, MTN Money), virement bancaire, espèces en agence et paiement en ligne. Un paiement échelonné est possible (minimum 50% à l'inscription, solde à la première séance).

Notre équipe vous recontacte sous 24h pour confirmer votre inscription, vous communiquer le programme détaillé (TDR), les dates de session, et les instructions de connexion ou d'accès à la salle. Vous recevez également votre facture pro forma.