Dans ce cours, vous apprendrez les bases de la compréhension des données dont vous disposez et pourquoi une classification correcte des données est la première étape pour prendre des décisions correctes. Vous décrirez les données à la fois graphiquement et numériquement en utilisant les statistiques descriptives et le logiciel R. Vous apprendrez à connaître quatre distributions de probabilité couramment utilisées dans l'analyse des données. Vous analyserez des ensembles de données en utilisant la distribution de probabilité appropriée. Enfin, vous apprendrez les bases de l'erreur d'échantillonnage, des distributions d'échantillonnage et des erreurs dans la prise de décision. Ce cours peut être suivi pour un crédit académique dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.