Ce cours vous initie à l'échantillonnage et à l'exploration des données, ainsi qu'à la théorie de base des probabilités et à la règle de Bayes. Vous examinerez différents types de méthodes d'échantillonnage et discuterez de l'impact de ces méthodes sur la portée de l'inférence. Diverses techniques d'analyse exploratoire des données seront abordées, y compris les statistiques numériques sommaires et la visualisation des données de base. Vous serez guidé dans l'installation et l'utilisation de R et de RStudio (logiciel statistique gratuit), et vous utiliserez ce logiciel pour des exercices en laboratoire et un projet final. Les concepts et les techniques de ce cours serviront de base aux cours d'inférence et de modélisation de la Specializations.
Introduction aux probabilités et aux données avec R
Introduction aux probabilités et aux données avec R
Ce cours fait partie de Spécialisation "Analyse de données avec R"
Instructeur : Mine Çetinkaya-Rundel
307 430 déjà inscrits
Inclus avec
5,870 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bayesian Statistics
- Catégorie : Statistics
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Sampling (Statistics)
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Descriptive Statistics
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R (Software)
- Catégorie : R Programming
Détails à connaître
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11 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- 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
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Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Analyse des Données
University of Colorado Boulder
O.P. Jindal Global University
University of Leeds
University of Michigan
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
78,08 %
- 4 stars
17,18 %
- 3 stars
2,55 %
- 2 stars
0,73 %
- 1 star
1,44 %
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Révisé le 26 mars 2020
The instructions for the final project need to be much clearer. I had a hard time figuring it out, and all of the projects I peer-edited were done poorly. Otherwise, I enjoyed the course very much!
Révisé le 18 juin 2019
The contents of the course about statistics are friendly to the beginners and easy to understand, however, the R learning is a little bit hard to those who have no computer or coding background.
Révisé le 18 oct. 2021
Great course, which is very well explained. I loved how every module has a lab assignment, which makes theory easier to understand. Final project was very interesting too! Highly recommend.
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