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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce cours permet d'approfondir les fondements statistiques sur lesquels repose l'analytique des données. La première partie de ce cours vous aidera à bien comprendre votre ensemble de données et ce que les données signifient réellement. Ensuite, il sera question d'échantillonnage, notamment de la manière de poser des questions spécifiques sur vos données et de mener des analyses pour répondre à ces questions. De nombreuses erreurs commises par les analystes de données aujourd'hui sont dues à un manque de compréhension des concepts qui sous-tendent les tests qu'ils effectuent, ce qui conduit à des tests incorrects ou à une mauvaise interprétation des résultats. Ce cours est conçu pour vous fournir les connaissances de base nécessaires pour comprendre le "quoi" et le "pourquoi" de vos actions dans un sens pratique.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de :
- Comprendre le concept de variables dépendantes et indépendantes - Identifier les variables à tester - Comprendre l'Hypothèse nulle, les Valeurs P, et leur rôle dans les tests d'hypothèses - Formuler une hypothèse et l'aligner sur les objectifs de l'entreprise - Identifier les actions basées sur la validation/invalidation de l'hypothèse - Expliquer les Statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, distribution) et leurs cas d'utilisation - Comprendre les concepts de base des Statistiques déductives - Expliquer les différents niveaux d'analyse (descriptive, prédictive, en vue de la régression à l'aide de données - Créer des prévisions de séries temporelles à l'aide de données historiques et de modèles statistiques de base - Comprendre les hypothèses de base, les cas d'utilisation et les limites de la régression linéaire - Adapter un modèle de régression linéaire à un ensemble de données et interpréter les résultats à l'aide de Tableau - Expliquer la différence entre la régression linéaire et la régression multivariée - Exécuter une analyse de segmentation (cluster) - Décrire la différence entre les statistiques descriptives et inférentielles. Ce cours est conçu pour les personnes qui souhaitent apprendre les bases des statistiques descriptives et des statistiques multivariées.
Cette semaine, vous aurez une vue d'ensemble du cours de statistiques pour le marketing et vous apprendrez les bases des statistiques descriptives et quand les utiliser. Vous serez également initié aux statistiques bayésiennes. Vous aurez également une vue d'ensemble de votre projet d'étude et, à la fin de la semaine, vous terminerez la première partie.
Inclus
20 vidéos7 lectures5 devoirs
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20 vidéos•Total 72 minutes
Introduction au programme•6 minutes
Introduction aux fondements de la statistique•2 minutes
Présentation de l'orateur•2 minutes
Carrières dans le domaine du marketing et de l'analyse marketing•4 minutes
Introduction au projet Capstone•2 minutes
Introduction : Mesures de la tendance centrale•1 minute
Utilisation des mesures de tendance centrale pour trouver le milieu•5 minutes
Quand utiliser les différentes mesures de la tendance centrale ?•4 minutes
Trouver le juste milieu avec les feuilles de calcul•5 minutes
Introduction : Mesures de la dispersion•1 minute
Variance et étendue dans l'Analytique des données•5 minutes
Écart-type dans l'Analytique des données•3 minutes
Utiliser les scores Z pour juger d'une valeur•6 minutes
L'écart-type dans les tableurs•3 minutes
Introduction : Tableaux de fréquences•1 minute
Tableaux de fréquence dans l'analyse marketing•3 minutes
Comment utiliser les tableaux de contingence•3 minutes
Comprendre les diagrammes de dispersion et les corrélations•9 minutes
Bilan de la première semaine•1 minute
7 lectures•Total 75 minutes
Statistiques pour le marketing Syllabus du cours•10 minutes
Rejoignez la communauté Meta Marketing Analytics ou la communauté Meta Data Analyst !•10 minutes
Comment réussir dans ce programme•10 minutes
Lignes directrices communautaires•10 minutes
Examen des mesures de tendance centrale•10 minutes
Examen des mesures de dispersion•10 minutes
Examen des diagrammes de fréquence, de contingence et de dispersion•15 minutes
5 devoirs•Total 185 minutes
Réviser vos connaissances sur la communauté•10 minutes
Quiz pratique : Mesures de la tendance centrale•40 minutes
Quiz pratique : Mesures de dispersion•35 minutes
Module Capstone 1 : Connaître les données•60 minutes
Quiz noté : Statistiques descriptives•40 minutes
Statistiques inférentielles
Module 2•5 heures à terminer
Détails du module
Cette semaine, vous serez initié aux statistiques inférentielles et à la manière de définir les échantillons et les populations pour le marketing. Vous serez également initié au concept de variables. À la fin de la semaine, vous terminerez la deuxième partie de votre projet d'étude.
Inclus
14 vidéos4 lectures5 devoirs
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14 vidéos•Total 45 minutes
Introduction : L'échantillonnage•1 minute
Pourquoi utiliser l'échantillonnage ?•4 minutes
Taille de l'échantillon en statistique•3 minutes
Techniques d'échantillonnage pratiques•5 minutes
Introduction : Distributions•1 minute
Trouver une distribution•4 minutes
Recherche d'une distribution dans une feuille de calcul•2 minutes
Distributions courantes dans l'Analytique des données•9 minutes
Formes de données•5 minutes
Introduction : Types de variables•2 minutes
Variables quantitatives•3 minutes
Variables qualitatives•2 minutes
Variables indépendantes et dépendantes•3 minutes
Bilan de la semaine 2•1 minute
4 lectures•Total 45 minutes
Examen de l'échantillonnage•10 minutes
Remodeler les données avec des transformations•10 minutes
Examen de la distribution•15 minutes
Examen des types de variables•10 minutes
5 devoirs•Total 195 minutes
Quiz pratique : L'échantillonnage•25 minutes
Quiz pratique : Distributions•30 minutes
Quiz pratique : Types de variables•35 minutes
Module 2 : Comprendre vos échantillons de données•60 minutes
Quiz noté : Échantillonnage, distribution et variables•45 minutes
Concevoir des expériences et tester des hypothèses
Module 3•5 heures à terminer
Détails du module
Au cours de la troisième semaine, vous apprendrez à formuler et à tester des hypothèses adaptées à vos objectifs commerciaux. Vous terminerez la semaine par la troisième partie de votre projet de référence.
Inclus
16 vidéos5 lectures4 devoirs
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16 vidéos•Total 59 minutes
Introduction : Plan d'expérience et hypothèses•1 minute
Question de recherche•5 minutes
Rédaction d'hypothèses•3 minutes
Étude observationnelle et étude expérimentale•6 minutes
Conception expérimentale pour l'analyse de données•5 minutes
Introduction : Hypothèses et tests AB•1 minute
Tests d'hypothèses et tests AB•5 minutes
Comprendre les valeurs P•5 minutes
Intervalles de confiance dans l'Analytique des données•4 minutes
Intervalles de confiance dans une feuille de calcul•3 minutes
Tests d'hypothèses dans une feuille de calcul•4 minutes
Introduction : Erreurs courantes en matière de statistiques•1 minute
Être juste : Éviter les préjugés•8 minutes
Erreur de type I : Types I et II•2 minutes
Hypothèses•4 minutes
Bilan de la semaine 3•1 minute
5 lectures•Total 50 minutes
Examen de la conception expérimentale•10 minutes
Test d'hypothèse dans une feuille de calcul Examen•10 minutes
AB Testing Review•10 minutes
Être précis : Éviter les préjugés•10 minutes
Revue des faux positifs et des faux négatifs•10 minutes
4 devoirs•Total 165 minutes
Quiz pratique : Conception expérimentale et hypothèses•35 minutes
Quiz pratique : Tests d'hypothèse et tests AB•30 minutes
Module Capstone 3 : Tests d'hypothèse•60 minutes
Quiz noté : Conception et tests expérimentaux•40 minutes
Modélisation des données
Module 4•6 heures à terminer
Détails du module
Cette semaine, vous découvrirez différentes familles de modèles et apprendrez à les créer à l'aide de Tableau. Vous apprendrez également à interpréter les résultats de ces modèles. Vous réaliserez la quatrième et dernière partie de votre projet d'études.
Inclus
19 vidéos5 lectures6 devoirs
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19 vidéos•Total 65 minutes
Introduction : Modélisation statistique•1 minute
Qu'est-ce que la modélisation statistique ?•3 minutes
Modélisation des données Analytique des données•4 minutes
Types courants de modélisation statistique•7 minutes
Introduction : Méthodes de régression linéaire simple et de classification•1 minute
Régression linéaire simple•7 minutes
Régression linéaire simple dans Tableau•2 minutes
Régression linéaire simple dans Tableau - Screencast•8 minutes
Méthodes de classification dans la modélisation des données•3 minutes
Introduction : L'analyse en grappes•1 minute
Analyse de cluster•6 minutes
Analyse des clusters dans Tableau•4 minutes
Introduction : Séries temporelles•1 minute
Séries chronologiques•3 minutes
Séries temporelles dans Tableau•5 minutes
Introduction : Le choix d'un modèle•1 minute
Choisir un modèle•4 minutes
Études de cas sur l'analyse de données•4 minutes
Revue hebdomadaire : Modélisation des données•1 minute
5 lectures•Total 70 minutes
Révision de la régression linéaire simple•10 minutes
Examen de l'analyse en grappes•10 minutes
Revue de l'analyse des séries temporelles•10 minutes
Choix d'un modèle d'examen•10 minutes
Capstone Semaine 4 : Montrez-moi le modèle•30 minutes
Cette semaine, vous combinerez et appliquerez toutes les informations que vous avez apprises tout au long du cours et finaliserez votre projet de base. Vous terminerez le cours en écoutant un analyste marketing vous expliquer comment il applique les principes que vous avez appris dans ce cours dans le monde réel.
Inclus
6 vidéos1 devoir1 sujet de discussion
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6 vidéos•Total 16 minutes
Introduction : Capstone•1 minute
Analyste marketing sur les statistiques descriptives•3 minutes
Analyste marketing sur l'échantillonnage, les distributions et les variables•3 minutes
Analyste marketing sur les questions et les hypothèses•3 minutes
Analyste marketing sur la modélisation•4 minutes
Résumé du cours et félicitations•2 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Finaliser votre projet de mémoire•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Faites-nous part de vos réflexions !•10 minutes
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’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
4.8
397 avis
5 stars
83,37 %
4 stars
11,33 %
3 stars
3,77 %
2 stars
0,50 %
1 star
1 %
Affichage de 3 sur 397
J
JA
5·
Révisé le 4 oct. 2023
Great teacher Camron Dodd. He explained every topic in this course with excellence. I suggest it to everybody who is interested in Data Analytics.
A
AF
4·
Révisé le 25 nov. 2024
There were some errors in the videos, and I hope you can add how to download Tablue public or provide/use an alternative to it. thanks
A
AK
5·
Révisé le 8 mars 2026
Good course, teaches statistics in a practical business sense.
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