Décrire les concepts fondamentaux de la statistique et les appliquer aux entreprises et à l'analyse des données.
Appliquer des techniques de collecte, d'analyse et d'interprétation des données pour obtenir des informations exploitables permettant de prendre des décisions commerciales éclairées.
Appliquer des méthodes d'analyse descriptive et inférentielle pour obtenir des informations et des recommandations exploitables à partir des données.
Appliquer des tests d'hypothèse, des analyses de régression et des prévisions pour soutenir les processus décisionnels des entreprises.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Analyse de régression
Analyse de régression
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Analyse statistique
Analyse statistique
Catégorie : Probabilités et statistiques
Probabilités et statistiques
Catégorie : Analyse des données
Analyse des données
Catégorie : Méthodes statistiques
Méthodes statistiques
Catégorie : Modélisation prédictive
Modélisation prédictive
Catégorie : Visualisation statistique
Visualisation statistique
Catégorie : Distribution de probabilité
Distribution de probabilité
Catégorie : Statistiques descriptives
Statistiques descriptives
Catégorie : Logiciel de tableur
Logiciel de tableur
Catégorie : Statistiques
Statistiques
Catégorie : Visualisation des données
Visualisation des données
Catégorie : Analyse descriptive
Analyse descriptive
Catégorie : Analyse prédictive
Analyse prédictive
Catégorie : Présentation des données
Présentation des données
Catégorie : Prévisions
Prévisions
Catégorie : Analyse d'entreprise
Analyse d'entreprise
Catégorie : Logiciel de visualisation de données
Logiciel de visualisation de données
Outils que vous découvrirez
Catégorie : Microsoft Excel
Microsoft Excel
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Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 5 modules dans ce cours
A l'issue de ce cours, vous serez en mesure d'appliquer des méthodes d'analyse descriptive et inférentielle, d'utiliser des méthodes de visualisation de données pour communiquer des données, d'appliquer des concepts de probabilité dans des scénarios réels et d'appliquer des techniques de régression pour prédire des tendances.
Le cours adopte une approche pratique de l'analyse statistique à l'aide de Microsoft Excel et utilise des exemples pour illustrer les concepts afin de vous aider à acquérir les connaissances fondamentales des techniques statistiques nécessaires pour résoudre les problèmes de business intelligence (BI).
Un projet pratique vous donnera l'occasion d'appliquer les concepts à un scénario de la vie réelle impliquant une prise de décision basée sur des données et une compréhension de la pensée et du raisonnement statistiques de base.
Ce cours convient aux professionnels ou aux étudiants qui aspirent à entamer une carrière dans les domaines de la BI ou de l'analyse des données en les dotant des compétences et des connaissances cruciales en matière d'analyse statistique. Il est attendu des apprenants qu'ils soient familiers avec les bases d'Excel/spreads et les mathématiques de l'école secondaire avant de commencer ce cours.
Ce module présente les statistiques descriptives et leur rôle dans le résumé et la description des données. Vous apprendrez la signification des statistiques dans la prise de décisions éclairées et sa pertinence pour les professions telles que Data Analyst, BI Analyst, et Data Scientist. Le module couvre les principales mesures de tendance centrale, y compris la moyenne, la médiane et le mode, et leurs applications dans différents scénarios. En outre, vous évaluerez l'importance des mesures de dispersion, telles que la variance et l'Écart-type, dans l'évaluation de la variabilité des données.
Inclus
5 vidéos4 lectures2 devoirs4 plugins
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5 vidéos•Total 25 minutes
Introduction au cours•5 minutes
Bienvenue aux statistiques !•4 minutes
Types de données•6 minutes
Mesure de la tendance centrale•6 minutes
Mesures de dispersion•4 minutes
4 lectures•Total 19 minutes
Aperçu du cours•5 minutes
Conseils utiles pour l'achèvement des cours•2 minutes
Mesures de dispersion•10 minutes
Résumé et points forts : Introduction et Statistiques descriptives•2 minutes
2 devoirs•Total 36 minutes
Quiz noté : Introduction aux Statistiques descriptives•30 minutes
Quiz pratique : Introduction aux statistiques descriptives•6 minutes
4 plugins•Total 82 minutes
Laboratoire pratique : Premiers pas avec Excel Online•20 minutes
Lab : Mesure de la dispersion•30 minutes
Lab : Statistiques descriptives•30 minutes
Module 1 Glossaire : Introduction et Statistiques descriptives•2 minutes
Visualisation des données
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Ce module se concentre sur la visualisation des données et son rôle dans la communication efficace de l'information. Vous apprendrez à identifier les différents types de visualisation adaptés à divers types de données et d'informations. Le module couvre le calcul et l'interprétation des mesures et des graphiques utilisés dans la visualisation des données. Vous appliquerez également des principes et des lignes directrices pour sélectionner les visualisations appropriées en fonction des caractéristiques des données et des objectifs de communication. En outre, vous apprendrez des techniques de visualisation de données pour présenter et communiquer des informations de manière claire et intuitive. Le module met l'accent sur l'analyse et l'évaluation des visualisations afin d'en tirer des enseignements et de transmettre efficacement le message voulu.
Inclus
4 vidéos1 lecture2 devoirs3 plugins
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4 vidéos•Total 17 minutes
Principes de la visualisation•3 minutes
Statistiques par groupes•5 minutes
Graphiques statistiques•3 minutes
Présentation des données d'évaluation de l'enseignant•5 minutes
1 lecture•Total 2 minutes
Résumé et points forts : Visualisation des données•2 minutes
2 devoirs•Total 21 minutes
Quiz noté : Visualisation des données•15 minutes
Quiz pratique : Visualisation des données•6 minutes
3 plugins•Total 62 minutes
Lab : Visualisation des données à l'aide de graphiques statistiques•30 minutes
Lab : Visualisation des données en cours d'utilisation Graphique croisé dynamique•30 minutes
Module 2 Glossaire : Visualisation des données•2 minutes
Introduction aux distributions de probabilités
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, les étudiants appliqueront les concepts fondamentaux de la probabilité à des scénarios du monde réel. Ils feront la différence entre diverses distributions de probabilités, y compris la distribution normale et la distribution T, et calculeront les probabilités pour prendre des décisions éclairées. La signification des tests d'hypothèse, des niveaux alpha et des Valeurs P dans l'analyse statistique sera explorée. Les étudiants appliqueront les concepts et les techniques de distribution des probabilités pour résoudre des problèmes pratiques et analyser des données du monde réel.
Inclus
5 vidéos3 lectures2 devoirs3 plugins
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5 vidéos•Total 27 minutes
Nombres aléatoires et distributions de probabilités•5 minutes
Formulez votre hypothèse•4 minutes
Distribution normale•5 minutes
Distribution en T•8 minutes
Probabilité d'obtenir une évaluation élevée ou faible de l'enseignement•6 minutes
3 lectures•Total 22 minutes
Alpha (α) et valeur P•10 minutes
Tableau normal standard•10 minutes
Résumé et points forts•2 minutes
2 devoirs•Total 36 minutes
Quiz noté : Introduction à la distribution de probabilité•30 minutes
Quiz pratique : Introduction à la distribution de probabilité•6 minutes
3 plugins•Total 63 minutes
Lab : Distribution normale standard•30 minutes
Lab : Distribution des probabilités•30 minutes
Module 3 Glossaire : Introduction aux distributions de probabilité•3 minutes
Analyse de régression et prévisions
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Ce module se concentre sur l'analyse de régression et son importance dans l'analyse commerciale. Vous développerez une compréhension globale de l'analyse de régression et de ses applications pour examiner les relations entre les variables et faire des prédictions. Le module couvre la construction de modèles de régression et l'évaluation de leurs hypothèses, le diagnostic des problèmes et l'identification des remèdes potentiels. En outre, vous développerez des compétences en matière de prévision en appliquant les techniques de régression pour prédire les tendances et les résultats futurs, ce qui vous permettra de prendre des décisions éclairées.
Inclus
8 vidéos1 lecture2 devoirs4 plugins
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8 vidéos•Total 50 minutes
Vue d'ensemble de l'analyse de régression•7 minutes
Régression linéaire simple•7 minutes
Construire et interpréter des modèles de régression linéaire simple•4 minutes
Régression linéaire multiple•5 minutes
Construction et interprétation des modèles de régression linéaire multiple•9 minutes
(Facultatif) Hypothèse et diagnostic dans l'analyse de régression•6 minutes
Prévision avec régression•6 minutes
Application des techniques de régression pour les prévisions•6 minutes
1 lecture•Total 2 minutes
Résumé et points forts•2 minutes
2 devoirs•Total 21 minutes
Quiz noté : Introduction à l'Analyse de Régression Évaluations•15 minutes
Quiz pratique : Introduction à l'analyse de régression Évaluations•6 minutes
4 plugins•Total 68 minutes
Lab : Analyse de régression linéaire simple•30 minutes
Lab : Analyse de régression linéaire multiple•30 minutes
Lecture : Différence entre régression linéaire simple et multiple•3 minutes
Module 4 Glossaire : Analyse de régression et prévisions•5 minutes
Analyse des performances commerciales et prévisions
Module 5•5 heures à terminer
Détails du module
Le projet se concentre sur l'analyse des performances de vente en cours d'utilisation de la visualisation des données et sur l'établissement de prévisions simples pour les ventes futures sur la base de données historiques.
Inclus
3 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 élément d'application6 plugins
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3 lectures•Total 5 minutes
Instructions pour l'examen final•1 minute
Félicitations et prochaine étape•2 minutes
Équipe et remerciements•2 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Examen final (Fondamentaux de la statistique à l'aide d'Excel)•30 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 30 minutes
Option 2 : Peer-To-Peer - Présentation et évaluation du projet final•30 minutes
1 élément d'application•Total 30 minutes
Option 1 : noté par l'IA - Projet final : Soumission et évaluation•30 minutes
6 plugins•Total 189 minutes
Lecture : A propos des projets de cours•2 minutes
Lecture : Aperçu du projet de pratique•60 minutes
Lab : Guide de projet pratique•60 minutes
Vue d'ensemble et tâches du projet final•60 minutes
Lecture : Lignes directrices pour la soumission du projet final et éléments livrables•0 minutes
Glossaire du cours : Fondamentaux de la statistique à l'aide d'Excel•7 minutes
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Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’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
4.6
146 avis
5 stars
76,15 %
4 stars
15,89 %
3 stars
4,63 %
2 stars
0,66 %
1 star
2,64 %
Affichage de 3 sur 146
R
RS
5·
Révisé le 11 nov. 2024
Statistical Analysis Fundamentals using Excel is very useful and need to implement in department level.
M
MD
5·
Révisé le 27 mars 2025
its a powerful statistical analysis fundamentals using
S
SJ
5·
Révisé le 29 août 2024
Very Informational to gain basic statistical concepts using MS Excel
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