Duke University

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"

Mine Çetinkaya-Rundel

Instructeur : Mine Çetinkaya-Rundel

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94%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Distribution de probabilité
  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Inférence statistique
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données
  • Catégorie : Statistiques
  • Catégorie : Statistiques descriptives
  • Catégorie : Statistiques bayésiennes
  • Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
  • Catégorie : Probabilités et statistiques
  • Catégorie : Probabilité
  • Catégorie : Analyse statistique

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Logiciel statistique
  • Catégorie : R Programmation
  • Catégorie : R (logiciel)

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11 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Analyse de données avec R"
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  • 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
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 8 modules dans ce cours

Ce cours vous initie à l'échantillonnage et à l'exploration des données, ainsi qu'à la théorie de base des probabilités. Vous examinerez différents types de méthodes d'échantillonnage et discuterez de l'impact de ces méthodes sur l'utilité d'une analyse de données. Chaque leçon est accompagnée d'un ensemble d'objectifs d'apprentissage qui seront couverts par une série de courtes vidéos. Des lectures complémentaires et des problèmes pratiques seront également suggérés à partir de OpenIntro Statistics, 3rd Edition, https://leanpub.com/openintro-statistics/, (un manuel d'introduction aux statistiques en ligne gratuit, que j'ai co-écrit). Il y aura des quiz hebdomadaires conçus pour évaluer votre apprentissage et votre maîtrise du matériel couvert cette semaine-là dans les vidéos. En outre, chaque semaine, vous aurez un travail de laboratoire, dans lequel vous utiliserez R pour appliquer ce que vous apprenez à des données réelles. Il y aura également un projet d'analyse de données conçu pour vous permettre de répondre à des questions de recherche de votre choix. Comme il s'agit d'un cours Coursera, vous êtes invité à participer autant ou aussi peu que vous le souhaitez, bien que j'espère que vous commencerez par participer pleinement. L'un des aspects les plus gratifiants d'un cours Coursera est la participation aux discussions du forum sur les supports de cours. N'hésitez pas à profiter des commentaires et des idées des autres étudiants et à apporter votre propre point de vue lorsque vous le jugez utile. Vous pouvez également consulter la page de ressources (https://www.coursera.org/learn/probability-intro/resources/crMc4) qui répertorie les ressources utiles pour ce cours. Merci de rejoindre la communauté de l'Introduction aux probabilités et aux données ! Dites bonjour dans les forums de discussion. Nous nous réjouissons de votre participation à ce cours.

Inclus

1 vidéo2 lectures

Bienvenue dans le cours Introduction aux probabilités et aux données ! J'espère que vous êtes aussi enthousiaste que moi à l'idée de suivre ce cours ! Au cours des cinq prochaines semaines, nous apprendrons à concevoir des études, à explorer des données à l'aide de résumés numériques et de visualisations, et nous nous familiariserons avec les règles de probabilité et les distributions de probabilité couramment utilisées. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à les poster sur le forum de ce module (https://www.coursera.org/learn/probability-intro/module/rQ9Al/discussions?sort=lastActivityAtDesc&page=1) et à en discuter avec vos pairs ! Pour commencer, consultez les objectifs d'apprentissage (https://www.coursera.org/learn/probability-intro/supplement/rooeY/lesson-learning-objectives) de la Leçon 1 de ce module.

Inclus

6 vidéos2 lectures2 devoirs

Pour réaliser ce travail, vous utiliserez R et RStudio installés sur votre ordinateur local ou via RStudio Cloud.

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2 lectures1 devoir

Bienvenue à la deuxième semaine de l'introduction aux probabilités et aux données ! Nous espérons que vous avez apprécié le matériel de la semaine 1. Cette semaine, nous allons approfondir les données numériques et catégorielles et introduire l'inférence.

Inclus

7 vidéos3 lectures2 devoirs

Pour réaliser ce travail, vous utiliserez R et RStudio installés sur votre ordinateur local ou via RStudio Cloud.

Inclus

2 lectures1 devoir

Bienvenue à la troisième semaine de l'introduction aux probabilités et aux données ! La semaine dernière, nous avons exploré les données numériques et catégorielles. Cette semaine, nous aborderons les probabilités, les probabilités conditionnelles, le théorème de Bayes et nous fournirons une légère introduction à l'inférence bayésienne. Merci pour votre enthousiasme et votre participation, et bonne semaine ! J'ai hâte de travailler avec vous sur le reste de ce cours.

Inclus

9 vidéos3 lectures2 devoirs

Pour réaliser ce travail, vous utiliserez R et RStudio installés sur votre ordinateur local ou via RStudio Cloud.

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2 lectures1 devoir

Excellent travail jusqu'à présent ! Bienvenue à la semaine 4 - la dernière semaine d'introduction aux probabilités et aux données ! Cette semaine, nous allons présenter deux distributions de probabilité : la distribution normale et la distribution binomiale en particulier. Comme d'habitude, vous pouvez évaluer vos connaissances dans le quiz de cette semaine. Il n'y aura pas de travaux pratiques cette semaine. N'hésitez pas à poster vos questions, discussions et sujets connexes sur le forum de cette semaine (https://www.coursera.org/learn/probability-intro/module/VdVNg/discussions?sort=lastActivityAtDesc&page=1). Cette semaine également, il vous sera demandé de réaliser un premier projet d'analyse de données avec un ensemble de données du monde réel. Ce projet est conçu pour vous aider à découvrir et à explorer vos propres questions de recherche, en utilisant des données réelles et les méthodes statistiques que nous apprenons dans ce cours. Veuillez lire les instructions du projet pour compléter cette auto-évaluation.

Inclus

6 vidéos5 lectures2 devoirs

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