L'analyse statistique est un aspect indispensable de l'analyse des données car elle nous permet de collecter, d'examiner et d'analyser les données pour tirer des conclusions utiles dans divers secteurs. C'est pourquoi le marché des statisticiens devrait croître à l'avenir. Si vous souhaitez développer votre expertise en matière de statistiques et de probabilités et vous familiariser avec la visualisation des données, ce cours de courte durée constitue une excellente introduction aux statistiques en tant qu'art d'apprendre à partir des données.

A l'aide d'exemples concrets, vous explorerez les différences entre les données et les informations pour découvrir le besoin de modèles statistiques afin d'obtenir des déductions objectives et fiables. Vous réfléchirez à ce que signifie une collecte de données "impartiale" et explorerez divers exemples de fausses représentations, d'idées fausses ou de données incomplètes qui vous aideront à développer votre intuition statistique et vos compétences en matière de bonnes pratiques. La visualisation des données est une compétence très recherchée. Pour créer des résumés graphiques et numériques, vous apprendrez et pratiquerez les compétences du logiciel R en travaillant dans RStudio pour l'analyse exploratoire des données. Vous développerez un concept intuitif de la probabilité en réalisant des expériences de probabilité et des simulations informatiques de parcours binomiaux, par exemple en tirant à pile ou face ou en lançant un dé. A la fin du cours, vous serez capable de comprendre le rôle des modèles statistiques dans l'analyse des données, de développer des résumés numériques et graphiques en utilisant RStudio, et de réaliser des expériences de probabilité dans des simulations informatiques. Quel que soit votre niveau actuel en mathématiques, vous trouverez quelque chose d'intéressant dans ce cours qui offre de nombreux exemples pratiques et réels de statistiques en action. Ce cours est un avant-goût du MSc en ligne en science des données (statistiques) et il peut également être suivi par les apprenants qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'analyse exploratoire des données et de la visualisation des données.