Ce cours vous initie à l'échantillonnage et à l'exploration des données, ainsi qu'à la théorie de base des probabilités et à la règle de Bayes. Vous examinerez différents types de méthodes d'échantillonnage et discuterez de l'impact de ces méthodes sur la portée de l'inférence. Diverses techniques d'analyse exploratoire des données seront abordées, y compris les statistiques numériques sommaires et la visualisation des données de base. Vous serez guidé dans l'installation et l'utilisation de R et de RStudio (logiciel statistique gratuit), et vous utiliserez ce logiciel pour des exercices en laboratoire et un projet final. Les concepts et les techniques de ce cours serviront de base aux cours d'inférence et de modélisation de la Specializations.

Introduction aux probabilités et aux données avec R
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Introduction aux probabilités et aux données avec R
Ce cours fait partie de Spécialisation "Analyse de données avec R"
Instructeur : Mine Çetinkaya-Rundel
308 285 déjà inscrits
Inclus avec
5,874 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Statistics
- Catégorie : Descriptive Statistics
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Bayesian Statistics
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Sampling (Statistics)
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R (Software)
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Statistical Software
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11 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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University of Colorado Boulder

O.P. Jindal Global University

University of Leeds
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
78,09 %
- 4 stars
17,17 %
- 3 stars
2,55 %
- 2 stars
0,73 %
- 1 star
1,44 %
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Révisé le 26 mars 2020
The instructions for the final project need to be much clearer. I had a hard time figuring it out, and all of the projects I peer-edited were done poorly. Otherwise, I enjoyed the course very much!
Révisé le 30 mars 2018
The tutor makes it really simple. The given examples really helped to understand the concepts and apply it to a wide range of problems. Thank you for this. Wish I could complete the assignments too.
Révisé le 17 sept. 2016
Really good content and the teacher is one of the best in Coursera. This is for many people a difficult subject that is made easy to digest. Looking forward to more courses from the same Teacher

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