Universiteit Leiden
Santé de la population : Analyse responsable des données
Universiteit Leiden

Santé de la population : Analyse responsable des données

Enseigné en Anglais

Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits

6 230 déjà inscrits

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

Mar Rodriguez Girondo
Jelle Goeman
Saskia le Cessie

Instructeurs : Mar Rodriguez Girondo

4.5

(40 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

27 heures pour terminer
3 semaines à 9 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Connaît (la valeur de) tous les aspects de la gestion des données et reconnaît l'importance de l'analyse initiale des données.

  • Connaît les avantages et les inconvénients des méthodes statistiques et peut choisir l'approche d'analyse des données appropriée pour des problèmes courants liés à la santé.

  • Il est capable d'interpréter des résultats statistiques et d'en tirer des conclusions responsables.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Rapports sur les données
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Données statistiques
  • Catégorie : Analyse de régression

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

1 quiz, 21 devoirs

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Placeholder
Placeholder

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV

Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance

Placeholder

Il y a 5 modules dans ce cours

Bienvenue dans le cours Analyse de données responsable ! Vous rejoignez les milliers d'apprenants actuellement inscrits au cours. Je suis ravi de vous avoir en classe et j'attends avec impatience vos contributions à la communauté d'apprentissage.Pour commencer, je vous recommande de prendre quelques minutes pour explorer le site du cours. Passez en revue la matière que nous aborderons chaque semaine et prévoyez les devoirs que vous devrez effectuer pour réussir le cours. Cliquez sur Discussions pour accéder aux forums où vous pourrez discuter du contenu du cours avec d'autres étudiants. Si vous avez des questions sur le contenu du cours, posez-les dans les forums afin d'obtenir l'aide des autres membres de la communauté du cours. Pour les problèmes techniques liés à la plateforme Coursera, consultez le Centre d'aide aux apprenants. Je vous souhaite bonne chance pour commencer et j'espère que vous apprécierez le cours !

Inclus

2 vidéos3 lectures1 sujet de discussion1 plugin

Dans ce module, nous verrons comment obtenir, stocker, nettoyer et explorer les données nécessaires pour répondre à votre question de recherche. Tout d'abord, nous verrons comment collecter des données de bonne qualité. Ensuite, nous verrons comment respecter la vie privée et la sécurité lorsque vous traitez des données personnelles. Ensuite, nous verrons comment décrire et résumer vos données. Enfin, nous aborderons les principes de l'analyse initiale des données.

Inclus

6 vidéos4 lectures6 devoirs

Dans ce module, nous verrons comment traiter les données obtenues à partir d'un nombre limité d'individus. Vous découvrirez comment l'inférence statistique peut faire le lien entre les échantillons et les populations. Tout d'abord, nous aborderons des concepts importants tels que la variation aléatoire, la distribution d'échantillonnage et l'erreur standard. Ensuite, nous aborderons les principes des tests d'hypothèse. Ensuite, nous passerons en revue les tests statistiques les plus couramment utilisés. Enfin, nous verrons comment décider de la taille de l'échantillon de votre étude.

Inclus

6 vidéos4 lectures6 devoirs

Dans ce module, nous aborderons les principes de base de la modélisation de la régression, un ensemble d'outils puissants permettant d'analyser des données complexes. Nous commencerons de manière simple et augmenterons la complexité des modèles étape par étape. Nous commencerons par la régression linéaire, utilisée pour les résultats continus. Nous poursuivrons avec la régression logistique, qui peut être utilisée pour modéliser des variables binaires, et enfin nous envisagerons la régression avec des résultats temporels.

Inclus

6 vidéos5 lectures1 quiz5 devoirs

Dans ce module, nous aborderons l'évaluation critique des résultats de l'analyse des données et nous discuterons des défis et des dangers de l'analyse des données à l'ère du big data et des quantités massives d'informations. Tout d'abord, nous verrons comment une mauvaise pratique d'analyse des données peut avoir un impact dramatique sur le progrès scientifique. Deuxièmement, nous aborderons le sujet brûlant de la manière de rendre compte de l'incertitude des résultats scientifiques. Cette question a fait l'objet d'une grande controverse dans la littérature scientifique. Nous avons invité deux experts à présenter leurs différents points de vue. Ensuite, nous discuterons des différentes formes de biais. Enfin, nous vous donnerons des conseils et des astuces pour rédiger un plan statistique parfait. La particularité de cette semaine est que nous travaillons avec un groupe de discussion sur certaines situations sociales difficiles que vous pourriez rencontrer lors de vos propres recherches. La plupart d'entre nous qui avons travaillé dans le domaine de la recherche avons pu être confrontés à ces situations. Si vous vous sentez à l'aise, n'hésitez pas à partager vos réflexions sur ce que vous pensez être approprié, et suivez les fils de discussion pendant que le reste d'entre nous y répond !

Inclus

7 vidéos4 lectures4 devoirs2 sujets de discussion

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.5 (19 évaluations)
Mar Rodriguez Girondo
Universiteit Leiden
1 Cours6 230 apprenants
Jelle Goeman
Universiteit Leiden
1 Cours6 230 apprenants

Offert par

Universiteit Leiden

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

Affichage de 3 sur 40

4.5

40 avis

  • 5 stars

    68,29 %

  • 4 stars

    26,82 %

  • 3 stars

    0 %

  • 2 stars

    2,43 %

  • 1 star

    2,43 %

CG
4

Révisé le 27 sept. 2022

MM
4

Révisé le 16 mai 2020

GA
5

Révisé le 6 oct. 2019

Placeholder

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus

Accès illimité à plus de 7 000 cours de renommée internationale, à des projets pratiques et à des programmes de certificats reconnus sur le marché du travail, tous inclus dans votre abonnement

Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne

Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne

Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires

Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique

Foire Aux Questions