Rapide. Précis. Facile à utiliser. Stata est un progiciel complet et intégré qui remplit tous vos besoins scientifiques: manipulation des données, visualisation, statistiques et reporting automatisé.
En savoir plus sur StataNotre objectif est de diriger l'industrie et d'offrir des formations de la plus haute qualité à la fois régional et international qui soutiennent pleinement nos clients dans les domanines de la science des données, de l'économetrie et de la prévision.
Visionner nos coursPrésenté par Dr. Anis Samet, 15-16 mars 2021
Ce cours est une introduction à Stata. Le cours est désigné pour couvrir les fonctions de base pour importer, gérer et fusionner les données avec Stata. Il couvre aussi les graphiques et les fonctions de temps avec Stata. Le cours montre l’utilisation des fichiers de programmation DO et les fichiers d’outputs LOG de Stata.
Plus d'informationPrésenté par: Dr Giovanni Cerulli 8-9 mars 2021
Ce cours donnera aux participants les outils essentiels, à la fois théoriques et appliqués, pour une bonne utilisation des méthodes micro-économétriques modernes pour l'évaluation des politiques et la modélisation contrefactuelle causale sous les deux hypothèses de "sélection sur observables" et de "sélection sur non observables".
Plus d'informationPrésenté par le Dr Melvyn Weeks, 20-21 avril 2021 En ligne
Ce cours passera en revue l'application des techniques du Machine Learning à la fois aux problèmes de prédiction et aux problèmes dits causaux. Cette formation est un joyaux pour les entreprises ou un décideurs politiques souhaitant étudier l'impact d'une forme d'intervention sur une population hétérogène. En savoir plus.
À la lumière de la récente épidémie de COVID19 et de son impact sur les collèges, les universités, les organisations et les entreprises du monde entier, nous sommes là pour offrir un soutien à tous nos utilisateurs.
Comme beaucoup d'entre vous seront passés aux plates-formes et classes en ligne, il est plus important de vous assurer que vous pouvez accéder à tous les services de Stata tout en bénéficiant d'une assistance complète.
Plus d'informationPrésenté par Dr. Anis Samet
Ce cours est une introduction à Stata. Le cours est désigné pour couvrir les fonctions de base pour importer, gérer et fusionner les données avec Stata. Il couvre aussi les graphiques et les fonctions de temps avec Stata. Le cours montre l’utilisation des fichiers de programmation DO et les fichiers d’outputs LOG de Stata.
Voir tous les détails du coursPrésenté par: Dr Giovanni Cerulli
Ce cours fournira aux participants les outils essentiels, à la fois théoriques et appliqués, pour une utilisation appropriée des méthodes micro-économétriques modernes pour l'évaluation des politiques et la modélisation contrefactuelle causale sous les deux hypothèses de «sélection sur les observables» et de «sélection sur les inobservables». Le cours couvrira ces approches: l'ajustement de régression (paramétrique et non paramétrique), l'appariement (sur les covariables et le score de propension), les méthodes de repondération et de double robustesse et les méthodes de différence des différences.
Après avoir assisté au cours, le participant sera capable de mettre en place et de gérer lui-même une conception d'évaluation correcte sous une sélection observable et non observable: identification du cadre politique, collecte et gestion d'ensembles de données appropriés, utilisation de méthodes économétriques appropriées et interprétation des résultats. Les applications potentielles se situent dans différents contextes politiques tels que: la finance et la banque, le marché du travail, les activités d'investissement des entreprises, la politique éducative et la coopération régionale, les incitations à la recherche et au développement des entreprises, etc. Bien qu'elles puissent être utilisées dans tout autre domaine de la étude visant à estimer l'impact ex post d'une intervention politique donnée sur des objectifs spécifiques. Le cours fournira divers exemples pédagogiques sur des ensembles de données réels.
Voir tous les détails du coursPrésenté par Dr. Giovanni Cerulli
Ces dernières années ont vu une disponibilité sans précédent d'informations sur les phénomènes sociaux, économiques et liés à la santé. Les chercheurs, les praticiens et les décideurs ont désormais accès à d'énormes ensembles de données (appelés «Big Data») sur les personnes, les entreprises et les institutions, le Web et les appareils mobiles, les satellites, etc., à une vitesse et avec des détails croissants.
Le Machine Learining est une approche relativement nouvelle de l'analyse des données, qui se situe à l'intersection entre les statistiques, l'informatique et l'intelligence artificielle. Son objectif principal est de transformer l'information en connaissance et en valeur en «laissant parler les données». Le Machine Learning limite les hypothèses antérieures sur la structure des données et repose sur une philosophie sans modèle prenant en charge le développement d'algorithmes, les procédures de calcul et l'inspection graphique plus que des hypothèses strictes, le développement algébrique et des solutions analytiques.Impossible il y a quelques années, le Machine Learning est désormais un produit de l’ère du temps, avec une puissance de calcul et une capacité d’apprentissage des indiscutables.
Voir tous les détails du coursPrésenté par: Dr Giovanni Cerulli
La modélisation économétrique pour l'inférence causale et l'évaluation des programmes a connu un développement considérable au cours de la dernière décennie, avec de nouvelles approches et méthodes abordant un ensemble croissant de problèmes difficiles, à la fois dans les sciences médicales et sociales. Ce cours couvre certains développements récents en matière d'inférence causale et d'évaluation de programme à l'aide de Stata.
30% de théorie, 30% de démonstration et 40% de pratique
Voir tous les détails du coursPrésenté par: Dr Vincent O'Sullivan
Ce cours est destiné aux professionnels et aux chercheurs novices dans Stata. Le cours ne suppose que des connaissances statistiques et une expérience limitées de l'utilisation de logiciels statistiques. Les participants seront initiés à l’interface de Stata. Ils verront comment gérer et préparer les ensembles de données pour l'analyse. Les principes fondamentaux de l'analyse et de la visualisation des données seront également enseignés. Ensuite, les participants seront initiés à deux des principaux outils d'analyse de données: la régression linéaire et la régression logistique. Les participants apprendront la théorie statistique derrière ces méthodes, et ils appliqueront ces méthodes à des ensembles de données spécialement choisis en utilisant des exemples de la recherche en santé.
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