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Cours sur les probabilités et les statistiques

Les cours de probabilités et de statistiques explorent les concepts mathématiques permettant d'analyser les événements aléatoires et d'interpréter les données à l'aide de modèles et d'inférences. Utilisez des outils tels que Python, R, Excel et Google Sheets pour appliquer vos connaissances théoriques en statistiques.

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Recommandé aux débutants en probabilités et statistiques

Développez vos compétences en probabilités et statistiques grâce à des cours interactifs dispensés par des experts du monde réel.

Cours

Introduction aux statistiques en R

IntermédiaireNiveau de compétence
4.7+
2 006 révisions
4 h
Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.

Cursus

Statisticien en R

4.5+
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52 h
Le statisticien collecte et analyse des données et aide les entreprises à donner un sens aux données quantitatives, notamment en repérant les tendances et en faisant des prévisions.

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Cours

Introduction aux statistiques

DébutantNiveau de compétence
4.8+
8 399 révisions
4 h
Explorez les bases de la statistique : centre, dispersion, lois de probabilité et tests d’hypothèse, sans écrire une seule ligne de code.

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Introduction aux statistiques en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
4.7+
7 843 révisions
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Renforcez vos compétences statistiques en collectant, analysant et interprétant les données avec précision grâce à Python.

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Introduction à la régression dans R

IntermédiaireNiveau de compétence
4.8+
1 417 révisions
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Prévoir les prix immobiliers et le taux de clics publicitaires en mettant en œuvre, analysant et interprétant lanalyse de régression via R.

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Tests d'hypothèses en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
4.7+
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4 h
Apprenez quand et comment utiliser les tests d’hypothèse courants en Python : t-tests, tests de proportion et tests du khi-deux.

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L’échantillonnage en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
4.7+
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Tests d’hypothèses en R

IntermédiaireNiveau de compétence
4.7+
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Apprenez à utiliser les tests d’hypothèse dans R : tests t, tests de proportion et tests du chi carré, et à savoir quand les appliquer.

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Analyse des séries temporelles en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
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Conception expérimentale en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
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Échantillonnage en R

IntermédiaireNiveau de compétence
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812 révisions
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Modèles ARIMA en R

DébutantNiveau de compétence
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Time Series Analysis in R

IntermédiaireNiveau de compétence
4.8+
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A/B Testing en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
4.7+
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Prévision en R

DébutantNiveau de compétence
4.8+
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Modéliser des données avec le Tidyverse

IntermédiaireNiveau de compétence
4.8+
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Introduction à Bioconductor avec R

IntermédiaireNiveau de compétence
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Algèbre linéaire pour la data science en R

IntermédiaireNiveau de compétence
4.7+
133 révisions
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Ce cours constitue une introduction à lalgèbre linéaire, lun des domaines mathématiques les plus importants qui sous-tendent la science des données.

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Bases de l’inférence en R

IntermédiaireNiveau de compétence
4.7+
50 révisions
4 h
Apprenez à tirer des conclusions sur une population à partir dun échantillon de données grâce à un processus appelé inférence statistique.

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Modèles Linéaires Généralisés (GLM) en R

IntermédiaireNiveau de compétence
4.8+
184 révisions
4 h
Le cours sur le modèle linéaire généralisé élargit votre boîte à outils de régression pour inclure la régression logistique et la régression de Poisson.

Cours

Fondamentaux des probabilités en Python

IntermédiaireNiveau de compétence
4.8+
198 révisions
5 h
Apprenez les bases de la probabilité : variables aléatoires, moyenne, variance, distributions de probabilité et probabilités conditionnelles

Cours

Fondamentaux de la probabilité en R

DébutantNiveau de compétence
4.8+
433 révisions
4 h
Dans ce cours, vous découvrirez les concepts de variables aléatoires, de distributions et de conditionnement.

Cours

Techniques statistiques dans Tableau

IntermédiaireNiveau de compétence
4.8+
628 révisions
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Améliorez vos compétences en matière de reporting grâce aux fonctions statistiques intégrées de Tableau.

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Plan d’expériences en R

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4.7+
309 révisions
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Dans ce cours, vous découvrirez les principes fondamentaux de la conception expérimentale, un élément essentiel de toute analyse de données.

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RNA-Seq avec Bioconductor en R

IntermédiaireNiveau de compétence
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Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.

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    Questions fréquemment posées

    Quel est le lien entre les probabilités et les statistiques et la science des données ?

    Les probabilités et les statistiques sont à la base de la science des données, car elles offrent les outils et les cadres nécessaires pour analyser les données, faire des prédictions et obtenir des informations significatives. Ils permettent aux scientifiques des données de comprendre les modèles, d'évaluer les incertitudes et de prendre des décisions éclairées sur la base de l'analyse des données.

    Pourquoi est-il important d'acquérir des connaissances en probabilités et en statistiques ?

    Le développement de connaissances en probabilités et en statistiques est essentiel pour interpréter efficacement les données et faire des prédictions fiables. Cette compréhension constitue la base de la conception d'expériences, de l'analyse des résultats et de la validation des conclusions dans divers domaines, garantissant que les décisions sont fondées sur des données et des preuves.

    Quelles sont les carrières possibles avec des connaissances en probabilités et en statistiques ?

    Avec des connaissances en probabilités et en statistiques, vous pouvez poursuivre un large éventail de carrières telles que data scientist, market researcher, machine learning engineer, statistical analyst, et risk manager. Ces fonctions s'exercent dans divers secteurs, notamment la finance, les soins de santé, les technologies et les administrations publiques, où l'interprétation des données et la prise de décisions fondées sur des données probantes sont essentielles.

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