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Data Science · Année 2 · Informatique théorique et statistique
S4 Probabilités et modélisation statistique
Construire une base probabiliste solide puis apprendre à estimer, tester et modéliser.
269heures de cours
27semaines à 10 h
3étapes
7nouveaux cours
1universités
Compétences visées
- Variables aléatoires, lois usuelles, théorèmes limites
- Chaînes de Markov à temps discret et méthodes de Monte-Carlo
- Estimation, intervalles de confiance, tests d'hypothèses
- Régression linéaire, ANOVA, plans d'expérience, modèles linéaires généralisés
Projet du semestre
Une étude complète en R : formuler une question, ajuster un modèle linéaire ou un GLM, diagnostiquer les résidus et rédiger un rapport reproductible.
Cours du semestre
- 1University of Colorado BoulderIntermédiaireR, Python, Jupyter Notebookscrédits universitaires
Prérequis annoncés : Calculus through Calculus II (multivariate preferred) and some R or Python experience
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Cours Niveau Durée Note (avis) Probability Foundations for Data Science and AI Intermédiaire 43 h 4,5 (300) Discrete-Time Markov Chains and Monte Carlo Methods Intermédiaire 33 h 4,5 (22) Statistical Estimation for Data Science and AI Intermédiaire 29 h 4,0 (99) - 2University of Colorado BoulderIntermédiaireR, Jupyter Notebookscrédits universitaires
Prérequis annoncés : Calculus through Calculus II (multivariate preferred) and some R programming experience
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Cours Niveau Durée Note (avis) Statistical Inference and Hypothesis Testing in Data Science Applications Intermédiaire 37 h 4,6 (55) - 3University of Colorado BoulderIntermédiaireR, Jupyter Notebookscrédits universitaires
Prérequis annoncés : Calculus, basic linear algebra and probability theory
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Cours Niveau Durée Note (avis) Modern Regression Analysis in R Intermédiaire 45 h 4,3 (40) ANOVA and Experimental Design Intermédiaire 40 h 4,0 (23) Generalized Linear Models and Nonparametric Regression Intermédiaire 42 h 4,2 (26)
Lectures
Introduction to Probability, 2nd ed.J. K. Blitzstein, J. HwangLe manuel de probabilités le plus pédagogique : lois, espérance conditionnelle, chaînes de Markov, Monte-Carlo.Version en ligne gratuite
R for Data Science, 2nd ed.H. Wickham, M. Çetinkaya-Rundel, G. GrolemundPrise en main de R et du tidyverse avant Statistical Modeling.Gratuit, CC BY-NC-ND 3.0
Points d’attention
- Ces trois blocs viennent de CU Boulder et sont éligibles à des crédits universitaires.
- Foundations of Probability and Statistics demande le calcul différentiel jusqu'au niveau Calculus II : le S2 le couvre.
- Le cours d'inférence est pris seul, car ses deux autres cours sont déjà dans Foundations of Probability and Statistics.
Avec Coursera Plus
Ce semestre représente 269 heures, soit environ 6 mois à 10 heures par semaine. L’abonnement Coursera Plus donne accès à la plupart de ses cours pendant cette période.