Dans ce cours, vous développerez et testerez des hypothèses sur vos données. Vous apprendrez une variété de tests statistiques, ainsi que des stratégies pour savoir comment appliquer le test approprié à vos données et questions spécifiques. En utilisant au choix deux logiciels statistiques puissants (SAS ou Python), vous explorerez l'ANOVA, le chi carré et l'analyse de corrélation de Pearson. Ce cours vous guidera à travers les principes statistiques de base afin de vous donner les outils pour répondre aux questions que vous avez développées. Tout au long du cours, vous partagerez vos progrès avec d'autres personnes afin d'obtenir un retour d'information précieux et de fournir aux autres apprenants un aperçu de leur travail.

Ce cours se concentre sur l'un des outils les plus importants de votre arsenal d'analyse de données : l'analyse de régression. En utilisant SAS ou Python, vous commencerez par la régression linéaire et apprendrez ensuite à vous adapter lorsque deux variables ne présentent pas une relation linéaire claire. Vous examinerez les prédicteurs multiples de votre résultat et serez en mesure d'identifier les variables confusionnelles, qui peuvent donner une image plus convaincante de vos résultats. Vous apprendrez les hypothèses qui sous-tendent l'analyse de régression, comment interpréter les coefficients de régression et comment utiliser les diagrammes de diagnostic de régression et d'autres outils pour évaluer la qualité de votre modèle de régression. Tout au long du cours, vous partagerez avec d'autres les modèles de régression que vous avez développés et les histoires qu'ils vous racontent.

Vous souhaitez prédire des résultats futurs à l'aide de vos données ? Ce cours vous y aidera ! L'apprentissage automatique est le processus de développement, de test et d'application d'algorithmes prédictifs pour atteindre cet objectif. Assurez-vous de vous familiariser avec le cours 3 de cette spécialisation avant de plonger dans ces concepts d'apprentissage automatique. S'appuyant sur le cours 3, qui introduit les étudiants aux concepts de l'apprentissage automatique supervisé intégral, ce cours fournira un aperçu de nombreux concepts, techniques et algorithmes supplémentaires dans l'apprentissage automatique, de la classification de base aux arbres de décision et à la classification en grappes. En suivant ce cours, vous apprendrez à appliquer, tester et interpréter les algorithmes d'apprentissage automatique en tant que méthodes alternatives pour répondre à vos questions de recherche.

Le projet Capstone vous permettra de continuer à appliquer et à affiner les techniques d'analyse de données apprises dans les cours précédents de la Specializations pour aborder une question importante dans la société. Vous utiliserez des données réelles pour mener à bien un projet avec nos partenaires industriels et universitaires. Par exemple, vous pouvez travailler avec notre partenaire industriel, DRIVENDATA, pour l'aider à résoudre certains des plus grands défis sociaux du monde ! DRIVENDATA, à l'adresse www.drivendata.org, s'engage à apporter des pratiques de pointe en matière de science des données et de crowdsourcing à certains des plus grands défis sociaux du monde et aux organisations qui les relèvent.

Vous pouvez également travailler avec notre autre partenaire industriel, The Connection (www.theconnectioninc.org), pour l'aider à mieux comprendre le risque de récidive chez les personnes en liberté conditionnelle qui recherchent un traitement contre la toxicomanie. Depuis plus de 40 ans, The Connection est l'une des principales agences privées à but non lucratif de services à la personne et de développement communautaire du Connecticut. Chaque mois, des milliers de personnes sont aidées par les divers programmes de santé comportementale, de soutien familial et de justice communautaire de The Connection. L'Institute for Innovative Practice de The Connection a été créé en 2010 pour combler le fossé entre les chercheurs et les praticiens dans les domaines de la santé comportementale et de la justice pénale, dans le but de développer des programmes de traitement maximalement efficaces et fondés sur des données probantes. Une composante majeure du projet Capstone est que vous soyez capable de choisir les informations de vos analyses qui transmettent le mieux les résultats et les implications, et de raconter une histoire convaincante avec ces informations. À la fin du cours, vous disposerez d'un rapport de qualité professionnelle sur vos résultats, que vous pourrez présenter à vos collègues et à vos employeurs potentiels afin de démontrer les compétences que vous avez acquises en complétant la Specializations.