University of Michigan
Spécialisation Statistiques avec Python
University of Michigan

Spécialisation Statistiques avec Python

Réflexion statistique pratique et moderne pour tous. Utiliser Python pour la visualisation, l'inférence et la modélisation statistiques

Brenda Gunderson
Brady T. West
Kerby Shedden

Instructeurs : Brenda Gunderson

85 921 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6

(2,824 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Débutant

Expérience recommandée

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à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Créer et interpréter des visualisations de données en utilisant le langage de programmation Python et les paquets et bibliothèques associés

  • Appliquer et interpréter les procédures inférentielles lors de l'analyse de données réelles

  • Appliquer les techniques de modélisation statistique aux données (régression linéaire et logistique, modèles linéaires, modèles multiniveaux, techniques d'inférence bayésienne)

  • Comprendre l'importance de relier les questions de recherche aux méthodes d'analyse des données.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Méthodes d'inférence statistique
  • Catégorie : Visualisation de Données
  • Catégorie : Modèle statistique

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Michigan
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Spécialisation - 3 séries de cours

Comprendre et visualiser les données avec Python

COURS 119 heures4.7 (2,642 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Identifier correctement les différents types de données et comprendre les différentes utilisations de chacun d'entre eux

  • Créer des visualisations de données et des résumés numériques avec Python

  • Communiquer des idées statistiques de manière claire et concise à un large public

  • Identifier les techniques d'analyse appropriées pour les échantillons probabilistes et non probabilistes

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistiques
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Visualisation de Données

Analyse statistique inférentielle avec Python

COURS 221 heures4.6 (905 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Déterminer les hypothèses nécessaires pour calculer les intervalles de confiance pour leurs paramètres de population respectifs.

  • Créez des intervalles de confiance en Python et interprétez les résultats.

  • Examiner comment les procédures inférentielles sont appliquées et interprétées étape par étape lors de l'analyse de données réelles.

  • Effectuez des tests d'hypothèse en Python et interprétez les résultats.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Intervalle de confiance
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques

Ajuster des modèles statistiques aux données avec Python

COURS 314 heures4.4 (689 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Approfondissez votre compréhension des techniques d'inférence statistique en maîtrisant l'art d'adapter les modèles statistiques aux données.

  • Relier les questions de recherche aux méthodes d'analyse des données, en mettant l'accent sur les objectifs, les relations entre les variables et les prévisions.

  • Explorer diverses techniques de modélisation statistique telles que la régression linéaire, la régression logistique et l'inférence bayésienne en utilisant des ensembles de données réelles.

  • Travaillez sur des études de cas pratiques en Python avec des bibliothèques telles que Statsmodels, Pandas et Seaborn dans l'environnement Jupyter Notebook.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : régression statistique
Catégorie : Modèle statistique

Instructeurs

Brenda Gunderson
University of Michigan
3 Cours154 786 apprenants

Offert par

Préparer un diplôme

Le fait de suivre ce Spécialisation proposé par University of Michigan vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

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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.’
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