Probabilités et statistiques
( 25 Modules )

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

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