Statistical Thinking for Industrial Problem Solving est un cours de statistiques appliquées destiné aux scientifiques et aux ingénieurs et proposé par JMP, une division de SAS. En suivant ce cours, les étudiants comprendront l'importance de la réflexion statistique et seront capables d'utiliser des données et des méthodes statistiques de base pour résoudre de nombreux problèmes du monde réel. A l'issue de ce cours, les étudiants seront capables de : - Expliquer l'importance de la réflexion statistique dans la résolution des problèmes - Décrire l'importance des données et les étapes nécessaires à la compilation et à la préparation des données pour l'analyse - Comparer les principales méthodes de résumé, d'exploration et d'analyse des données, et décrire quand appliquer ces méthodes - Reconnaître l'importance des expériences statistiquement conçues pour comprendre la cause et l'effet
La réflexion statistique au service de la résolution des problèmes industriels, présentée par la JMP
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La réflexion statistique au service de la résolution des problèmes industriels, présentée par la JMP
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeur : Mia Stephens
12 136 déjà inscrits
Inclus avec
(99 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comment décrire les données à l'aide de résumés statistiques et comment explorer vos données à l'aide de visualisations avancées.
Comprendre les intervalles statistiques, les tests d'hypothèse et la manière de calculer la taille de l'échantillon.
Comment ajuster, évaluer et interpréter les modèles de régression linéaire et logistique.
Comment construire des modèles prédictifs et mener une expérience statistiquement conçue.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Statistiques descriptives
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Compilation des données
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
99 avis
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Révisé le 16 juin 2022
great start for data analysis. General understanding, visualization.
Révisé le 8 nov. 2023
All things are good, the topics which is covered in that course very useful to understand the data and decision making lability .
Révisé le 31 oct. 2024
Great course, gives a good basis and good overview, explains stats in a very understandable way
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