We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
Emmanuel Segui
Dans ce cours d'une heure, basé sur un projet, vous apprendrez comment effectuer des statistiques descriptives et inférentielles dans R, y compris comment résumer des statistiques descriptives, calculer des corrélations et effectuer des tests d'hypothèse dans R
Remarque : ce cours fonctionne le mieux pour les étudiants basés en Amérique du Nord. Nous nous efforçons actuellement d'apporter la même expérience dans d'autres régions.
Register for this course and see more details by visiting:
OpenCourser.com/course/amdfcq/les
What's inside
Syllabus
Vue d'ensemble du projet
Dans ce projet, vous apprendrez comment effectuer des statistiques descriptives et inférentielles dans R, y compris comment résumer des statistiques descriptives, calculer des corrélations et effectuer des tests d'hypothèse dans R
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Adapté aux débutants, le cours fournit une base solide pour comprendre les statistiques descriptives et inférentielles dans R
Ce cours est accessible aux étudiants basés en Amérique du Nord
Les étudiants apprendront à effectuer des résumés de statistiques descriptives, des calculs de corrélations et des tests d'hypothèse dans R
Save this course
Save Les Statistiques Descriptives et Inférentielles en R to your list so you can find it easily later:
Save
Save
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
and
after
it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in Les Statistiques Descriptives et Inférentielles en R with these
activities:
Lire "Statistiques exploratoires avec R"
Show steps
Fournir une base solide pour comprendre les concepts clés abordés dans le cours.
View
R pour les data sciences
on Amazon
Show steps
-
Lire les chapitres 1 à 3
-
Résoudre les exercices proposés dans les chapitres
-
Créer un résumé des concepts clés
Suivre des tutoriels sur les statistiques R
Show steps
Suivez des tutoriels guidés pour acquérir une compréhension approfondie des concepts et des techniques statistiques couverts dans le cours.
Show steps
-
Recherchez des tutoriels en ligne ou sur des plateformes de cours.
-
Suivez les instructions et complétez les exercices.
Organiser les notes de cours
Show steps
Prenez des notes détaillées pendant les leçons et organisez-les de manière logique pour faciliter la révision et la compréhension.
Show steps
-
Prenez des notes pendant les leçons.
-
Organisez vos notes dans un système de classement logique.
Five other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all eight activities
Tutoriels sur le calcul des corrélations dans R
Show steps
Développer des compétences pratiques pour calculer et interpréter les corrélations.
Browse courses on
R
Show steps
-
Suivre un tutoriel sur le calcul de la corrélation de Pearson
-
Utiliser la fonction `cor()` pour calculer la matrice de corrélation
-
Interpréter les valeurs de corrélation et leur signification statistique
Résoudre des problèmes pratiques R
Show steps
Complétez des problèmes pratiques pour renforcer vos capacités à appliquer les statistiques descriptives et inférentielles dans R.
Show steps
-
Trouvez un ensemble de problèmes pratiques en ligne ou dans un manuel.
-
Résolvez les problèmes à l'aide de R.
-
Vérifiez vos réponses par rapport aux solutions fournies.
Exercices sur les statistiques descriptives dans R
Show steps
Améliorer la compréhension des techniques de calcul des statistiques descriptives.
Browse courses on
R
Show steps
-
Utiliser la fonction `summary()` pour résumer des données numériques et catégorielles
-
Calculer la moyenne, la médiane, l'écart-type et la variance
-
Créer des graphiques pour visualiser les distributions de données
Discussions de groupe sur les concepts clés
Show steps
Faciliter les échanges entre pairs et renforcer la compréhension globale.
Show steps
-
Participer à des discussions en ligne
-
Poser des questions et répondre aux questions des autres
-
Partager des idées et des perspectives différentes
Contribuer à un projet open source R
Show steps
Participez à un projet open source lié aux statistiques R pour mettre vos compétences en pratique et contribuer à la communauté.
Show steps
-
Recherchez des projets open source dans le domaine des statistiques R.
-
Identifiez un projet auquel vous souhaitez contribuer.
-
Lisez la documentation et contactez les responsables du projet.
Lire "Statistiques exploratoires avec R"
Show steps
Fournir une base solide pour comprendre les concepts clés abordés dans le cours.
View
R pour les data sciences
on Amazon
Show steps
Show steps
Show steps
- Lire les chapitres 1 à 3
- Résoudre les exercices proposés dans les chapitres
- Créer un résumé des concepts clés
Suivre des tutoriels sur les statistiques R
Show steps
Suivez des tutoriels guidés pour acquérir une compréhension approfondie des concepts et des techniques statistiques couverts dans le cours.
Show steps
Show steps
Show steps
- Recherchez des tutoriels en ligne ou sur des plateformes de cours.
- Suivez les instructions et complétez les exercices.
Organiser les notes de cours
Show steps
Prenez des notes détaillées pendant les leçons et organisez-les de manière logique pour faciliter la révision et la compréhension.
Show steps
Show steps
Show steps
- Prenez des notes pendant les leçons.
- Organisez vos notes dans un système de classement logique.
Five other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all eight activities
Tutoriels sur le calcul des corrélations dans R
Show steps
Développer des compétences pratiques pour calculer et interpréter les corrélations.
Browse courses on
R
Show steps
Show steps
Show steps
- Suivre un tutoriel sur le calcul de la corrélation de Pearson
- Utiliser la fonction `cor()` pour calculer la matrice de corrélation
- Interpréter les valeurs de corrélation et leur signification statistique
Résoudre des problèmes pratiques R
Show steps
Complétez des problèmes pratiques pour renforcer vos capacités à appliquer les statistiques descriptives et inférentielles dans R.
Show steps
Show steps
Show steps
- Trouvez un ensemble de problèmes pratiques en ligne ou dans un manuel.
- Résolvez les problèmes à l'aide de R.
- Vérifiez vos réponses par rapport aux solutions fournies.
Exercices sur les statistiques descriptives dans R
Show steps
Améliorer la compréhension des techniques de calcul des statistiques descriptives.
Browse courses on
R
Show steps
Show steps
Show steps
- Utiliser la fonction `summary()` pour résumer des données numériques et catégorielles
- Calculer la moyenne, la médiane, l'écart-type et la variance
- Créer des graphiques pour visualiser les distributions de données
Discussions de groupe sur les concepts clés
Show steps
Faciliter les échanges entre pairs et renforcer la compréhension globale.
Show steps
Show steps
Show steps
- Participer à des discussions en ligne
- Poser des questions et répondre aux questions des autres
- Partager des idées et des perspectives différentes
Contribuer à un projet open source R
Show steps
Participez à un projet open source lié aux statistiques R pour mettre vos compétences en pratique et contribuer à la communauté.
Show steps
Show steps
Show steps
- Recherchez des projets open source dans le domaine des statistiques R.
- Identifiez un projet auquel vous souhaitez contribuer.
- Lisez la documentation et contactez les responsables du projet.
Career center
Learners who complete Les Statistiques Descriptives et Inférentielles en R will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Statistician
Statistician
Statisticians use statistical methods to collect, analyze, interpret, and present data. This course provides a comprehensive introduction to descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Statisticians. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform statistical analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Statistician.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use data to solve business problems. This course provides a comprehensive introduction to descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Data Scientists. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Data Scientist.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts are responsible for collecting, cleaning, and analyzing data to help businesses make informed decisions. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Data Analysts. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Data Analyst.
Research Analyst
Research Analyst
Research Analysts use data to help businesses make informed decisions. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Research Analysts. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Research Analyst.
Biostatistician
Biostatistician
Biostatisticians use statistical methods to analyze data in the field of biology. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Biostatisticians. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform statistical analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Biostatistician.
Market Researcher
Market Researcher
Market Researchers collect and analyze data to help businesses understand their customers and make informed decisions. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Market Researchers. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Market Researcher.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts use data to help businesses make informed decisions. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Business Analysts. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Business Analyst.
Epidemiologist
Epidemiologist
Epidemiologists investigate the causes of disease and develop strategies to prevent and control them. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Epidemiologists. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform statistical analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as an Epidemiologist.
Quantitative Analyst
Quantitative Analyst
Quantitative Analysts use mathematical and statistical methods to analyze financial data. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Quantitative Analysts. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Quantitative Analyst.
Actuary
Actuary
Actuaries use statistical methods to assess risk and uncertainty. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Actuaries. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform statistical analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as an Actuary.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers design and build machine learning models. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Machine Learning Engineers. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Machine Learning Engineer.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts use data to help businesses make informed investment decisions. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Financial Analysts. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Financial Analyst.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers design and build systems to store and manage data. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Data Engineers. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Data Engineer.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software systems. This course provides a solid foundation in descriptive and inferential statistics, which are essential skills for Software Engineers. The course also covers how to use R, a powerful statistical software package, to perform data analysis. By taking this course, you will gain the skills and knowledge you need to succeed as a Software Engineer.
For more career information including salaries, visit:
OpenCourser.com/course/amdfcq/les
Reading list
We've selected 12 books
that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Les Statistiques Descriptives et Inférentielles en R.
Save
Ce livre est un guide pratique pour l'utilisation de R pour la science des données. Il couvre les bases de R, ainsi que les techniques plus avancées telles que la manipulation de données, la visualisation et la modélisation.
Ce livre est une introduction complète à l'apprentissage statistique. Il couvre un large éventail de sujets, notamment la régression, la classification et l'exploration des données.
Save
Ce livre est une collection de recettes pour résoudre des problèmes courants avec R. Il couvre un large éventail de sujets, notamment la manipulation de données, la visualisation et la modélisation.
Save
Ce livre est le manuel officiel de R. Il fournit une référence complète à la langue.
Ce livre est une introduction complète à l'inférence statistique. Il couvre un large éventail de sujets, notamment l'estimation, les tests d'hypothèses et les intervalles de confiance.
Ce livre est une introduction complète à l'analyse des données bayésiennes. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les modèles hiérarchiques, les modèles graphiques et les méthodes d'échantillonnage.
Ce livre est une introduction complète à l'inférence causale. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les modèles graphiques, les méthodes d'identification et les méthodes d'estimation.
Save
Ce livre est une introduction complète à l'apprentissage automatique. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, les méthodes d'évaluation et les applications.
Save
Ce livre est une introduction complète à l'apprentissage profond. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les réseaux de neurones, les méthodes d'apprentissage et les applications.
Save
Ce livre est une introduction complète au traitement du langage naturel avec R. Il couvre un large éventail de sujets, notamment la tokenisation, l'analyse syntaxique, l'analyse sémantique et les applications.
Save
Ce livre est une introduction complète à l'analyse des séries chronologiques avec R. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les modèles ARIMA, les modèles GARCH et les méthodes de prévision.
Save
Ce livre est une collection de recettes pour créer des graphiques avec R. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les graphiques de base, les graphiques avancés et les graphiques interactifs.
For more information about how these books relate to this course, visit:
OpenCourser.com/course/amdfcq/les
Share
Similar courses
Here are nine courses similar to
Les Statistiques Descriptives et Inférentielles en R.
Importer des Données dans R
OpenCourser.com/course/ugi8wq/importer
Importer des Données dans R
Most relevant
Cours intensif sur la science des données
OpenCourser.com/course/h2mix4/cours
Cours intensif sur la science des données
Most relevant
Diagnostic macroéconomique
OpenCourser.com/course/cj345m/diagnostic
Diagnostic macroéconomique
Most relevant
Exploration et production de données pour les entreprises
OpenCourser.com/course/h8eez4/exploration
Exploration et production de données pour les entreprises
Most relevant
Production Machine Learning Systems - Français
OpenCourser.com/course/7f8rjf/production
Production Machine Learning Systems - Français
Most relevant
Statistiques des Comptes Nationaux
OpenCourser.com/course/zd7o4s/statistiques
Statistiques des Comptes Nationaux
Most relevant
Cognition sociale
OpenCourser.com/course/6na2mm/cognition
Cognition sociale
Most relevant
Transformer les Données avec R
OpenCourser.com/course/u2gx95/transformer
Transformer les Données avec R
Most relevant
Launching into Machine Learning en Français
OpenCourser.com/course/y2nzg6/launching
Launching into Machine Learning en Français
Most relevant
Effort
1 heure
Level
Intermediate
Via
Coursera
Institution
Coursera Project Network
Instructor
Emmanuel Segui
Language
Français
Good to know
Adapté aux débutants, le cours fournit une base solide pour comprendre les statistiques descriptives et inférentielles dans R
Ce cours est accessible aux étudiants basés en Amérique du Nord
Les étudiants apprendront à effectuer des résumés de statistiques descriptives, des calculs de corrélations et des tests d'hypothèse dans R
Our mission
OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.
Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.
Find this site helpful? Tell a friend about us.
Affiliate disclosure
We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.
Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.
Thank you for supporting OpenCourser.
© 2016 - 2024 OpenCourser