Apprenez les concepts fondamentaux de l'analyse des données et de l'inférence statistique, en vous concentrant sur un et deux échantillons indépendants.
Camp d'entraînement à la biostatistique mathématique 2
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Camp d'entraînement à la biostatistique mathématique 2
Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistiques avancées pour la science des données"
Instructeur : Brian Caffo, PhD
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Biostatistique
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Analyse des risques
- Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Détermination de la taille de l'échantillon
- Catégorie : Inférence statistique
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8 devoirs
Enseigné en Anglais
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Johns Hopkins University
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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VS
Révisé le 24 mai 2021
This is amazing course for reviewing categorical statistics.
LC
Révisé le 12 mars 2022
The course is extremely structured. It is a fantastic "boot camp" for students who would like to learn statistics, opening the door of future data analysis.
AA
Révisé le 28 août 2025
The material is very helpful, plus the exercises and assessments use analysis and analogical language that are very challenging.
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