module #1 Introduction aux probabilités et aux statistiques Vue d'ensemble de l'importance et des applications des probabilités et des statistiques dans des scénarios réels
module #2 Concepts de base des probabilités Comprendre la probabilité, les espaces d'échantillonnage, les événements et le concept d'aléatoire
module #3 Types de probabilité Explorer la probabilité théorique, expérimentale et subjective
module #4 Règles de probabilité Apprendre les règles d'addition, de multiplication et de complément des probabilités
module #5 Probabilité conditionnelle Comprendre la probabilité conditionnelle, l'indépendance et le théorème de Bayes
module #6 Variables aléatoires Introduction aux variables aléatoires discrètes et continues
module #7 Distributions de probabilité Explorer les distributions de Bernoulli, binomiale, de Poisson et uniforme
module #8 Distribution normale Comprendre la distribution normale, ses propriétés et ses applications
module #9 Mesures statistiques Calcul de la moyenne, de la médiane, du mode, de la variance et de la norme déviation
module #10 Visualisation des données Comprendre l'importance de la visualisation des données et les différents types de tracés
module #11 Statistiques descriptives Résumer et décrire des données à l'aide de statistiques et de visualisation de données
module #12 Statistiques inférentielles Introduction à la réalisation d'inférences sur les populations basées sur des données d'échantillon
module #13 Distributions d'échantillonnage Comprendre les distributions d'échantillonnage et le théorème central limite
module #14 Tests d'hypothèse Formuler et tester des hypothèses à l'aide de méthodes statistiques
module #15 Intervalles de confiance Construire et interpréter les intervalles de confiance pour les paramètres de population
module #16 Analyse de régression Introduction à la régression linéaire simple et multiple
module #17 Analyse de corrélation Comprendre les coefficients de corrélation et leur interprétation
module #18 Tests du chi carré Utiliser des tests du chi carré pour l'ajustement et l'indépendance
module #19 Tests non paramétriques Introduction aux tests non paramétriques pour les valeurs nominales et données ordinales
module #20 ANOVA et tests F Utilisation de l'ANOVA et des tests F pour comparer les moyennes et les variances
module #21 Conception expérimentale Conception d'expériences et compréhension du blocage, de la randomisation et de la réplication
module #22 Méthodes de recherche par sondage Comprendre les méthodes de recherche par sondage, y compris la conception de questionnaires et l'échantillonnage
module #23 Big Data et exploration de données Introduction aux techniques de big data et d'exploration de données
module #24 R et Python pour les probabilités et les statistiques Utilisation de R et Python pour l'analyse probabiliste et statistique
module #25 Bilan et conclusion du cours Planifier les prochaines étapes de la carrière en probabilités et statistiques
