Ce cours vous enseignera les éléments fondamentaux de l'analyse statistique - types de variables, distributions courantes, tests d'hypothèses - mais, plus encore, il vous permettra de prendre un ensemble de données que vous n'avez jamais vu auparavant, de décrire ses principales caractéristiques, d'apprendre à connaître ses points forts et ses particularités, d'effectuer quelques analyses de base essentielles, puis de formuler et de tester des hypothèses basées sur les moyennes et les proportions. Vous disposerez alors d'une base solide pour passer à des analyses plus sophistiquées et suivre les autres cours de la série. Vous apprendrez à utiliser le logiciel R, populaire, flexible et entièrement gratuit, utilisé par les statisticiens et les spécialistes de l'apprentissage automatique partout dans le monde. Vous apprendrez d'abord à formuler une hypothèse vérifiable à l'aide d'exemples de recherches médicales rapportées par les médias. Ensuite, vous travaillerez sur un ensemble de données concernant les habitudes alimentaires en matière de fruits et légumes : des données qui sont réellement désordonnées, car c'est ainsi que sont les ensembles de données de santé publique dans la réalité. Il y aura des mini-questionnaires avec des commentaires en cours de route pour vérifier votre compréhension. Le cours aiguisera votre capacité à penser de manière critique et à ne pas prendre les choses pour acquises : à l'ère des algorithmes incontrôlés et des "fake news", ces compétences sont plus importantes que jamais. Prérequis Certaines formules sont données pour faciliter la compréhension, mais il ne s'agit pas d'un cours pour lequel vous avez besoin d'un diplôme en mathématiques pour le suivre. Vous n'aurez besoin que de connaissances numériques de base (par exemple, nous n'utiliserons pas le calcul) et d'une certaine familiarité avec les méthodes de présentation des résultats sous forme de graphiques et de tableaux. Aucune connaissance de R ou de la programmation n'est supposée.