Les théorèmes limites par simulation
Illustrer la loi des grands nombres et le théorème central limite par Monte-Carlo, pour plusieurs lois de départ.
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Data et IA · 04Intermédiaire
Statisticien mathématique
Profil scientifique qui veut maîtriser la théorie de l'inférence.
Analyse et algèbre linéaire, puis probabilités, estimation, tests, modèles linéaires généralisés et techniques statistiques avancées.
598heures de cours
60semaines à 10 h
7étapes
23cours
3universités
Compétences visées
Data AnalysisApplied MathematicsStatistical AnalysisStatistical MethodsStatistical InferenceCalculusProbabilityStatisticsProbability & StatisticsData ScienceAlgebraLinear Algebra
Intitulés de compétences repris de Coursera.
Métiers visés
- Statisticien
- Biostatisticien
- Ingénieur d’études quantitatives
Progression
- 1Johns Hopkins UniversityDébutant
Prérequis annoncés : Basic algebra (no calculus)
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Cours Niveau Durée Note (avis) Linear Algebra: Linear Systems and Matrix Equations Débutant 10 h 4,7 (183) Linear Algebra: Matrix Algebra, Determinants, & Eigenvectors — 15 h 4,8 (79) Linear Algebra: Orthogonality and Diagonalization Intermédiaire 9 h 4,8 (56) - 2Johns Hopkins UniversityIntermédiaireData Analysis Software
Prérequis annoncés : Some familiarity with precalculus, specifically exponential and logarithm functions
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Cours Niveau Durée Note (avis) Calculus through Data & Modeling: Precalculus Review Débutant 8 h 4,8 (124) Calculus through Data & Modeling: Limits & Derivatives Débutant 10 h 4,7 (212) Calculus through Data & Modeling: Differentiation Rules Intermédiaire 8 h 4,8 (124) Calculus through Data & Modeling: Applying Differentiation Intermédiaire 7 h 4,7 (63) - 3Johns Hopkins UniversityIntermédiaire
Prérequis annoncés : Working knowledge of differential calculus
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Cours Niveau Durée Note (avis) Calculus through Data & Modelling: Series and Integration Intermédiaire 9 h 4,9 (63) Calculus through Data & Modelling: Techniques of Integration Intermédiaire 5 h 4,7 (55) Calculus through Data & Modelling: Integration Applications Intermédiaire 6 h 4,6 (28) Calculus through Data & Modelling: Vector Calculus Intermédiaire 5 h 4,7 (53) - 4University 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) - 5University 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) Probability Foundations for Data Science and AIdéjà suivi Intermédiaire 43 h 4,5 (300) Statistical Estimation for Data Science and AIdéjà suivi Intermédiaire 29 h 4,0 (99) Statistical Inference and Hypothesis Testing in Data Science Applications Intermédiaire 37 h 4,6 (55) - 6University 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) - 7Illinois TechIntermédiaireR, Python
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Cours Niveau Durée Note (avis) Linear Regression Intermédiaire 27 h 4,6 (31) Model Diagnostics and Remedial Measures Intermédiaire 20 h 4,9 (11) Variable Selection, Model Validation, Nonlinear Regression Intermédiaire 21 h — Bayesian Computational Statistics Intermédiaire 89 h — Data Preparation and Analysis Intermédiaire 80 h —
Avec Coursera Plus
Ce parcours représente 598 heures, soit environ 14 mois à 10 heures par semaine. L’abonnement Coursera Plus donne accès à la plupart de ses cours pendant cette période.
Projets à réaliser
Couverture des intervalles
Mesurer par simulation le taux de couverture réel d’intervalles de confiance quand les hypothèses ne sont pas respectées.
Plan d’expérience factoriel
Concevoir et analyser une expérience à deux facteurs (ANOVA), par exemple sur le temps de cuisson et la température.
Régression régularisée
Comparer moindres carrés, ridge et lasso sur des données à nombreuses variables, avec validation croisée.
Manuels gratuits
Calculus, Volumes 1 to 3OpenStaxGratuit, CC BY 4.0
Linear AlgebraJim HefferonGratuit
Introduction to Probability, 2nd ed.J. K. Blitzstein, J. HwangVersion en ligne gratuite
OpenIntro StatisticsD. Diez, M. Çetinkaya-Rundel, C. BarrPDF gratuit