Le cours de Statistiques pour la science des données est conçu pour offrir aux étudiants une introduction complète aux méthodes statistiques couramment utilisées en science des données. Ce cours couvrira des sujets tels que la théorie des probabilités, l'inférence statistique, les tests d'hypothèses et l'analyse de régression. Les étudiants apprendront également le langage de programmation statistique R et comment il peut être utilisé pour effectuer l'analyse de données et créer des visualisations. Tout au long du cours, les étudiants appliqueront leurs connaissances en statistiques à des ensembles de données du monde réel et pratiqueront l'utilisation de techniques statistiques pour tirer des insights significatifs et prendre des décisions basées sur les données. À la fin du cours, les étudiants auront une solide base en théorie statistique et les compétences pratiques nécessaires pour analyser et interpréter des données pour une variété d'applications en science des données. Ce cours est idéal pour toute personne qui souhaite poursuivre une carrière dans l'analyse de données ou la science des données, ainsi que pour les professionnels qui souhaitent améliorer leurs connaissances et compétences en statistiques.
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Être formé par des experts de l'industrie
Nos cours sont dispensés par des professionnels avec des années d'expérience ayant appris de première main les meilleures techniques, concepts et derniers outils demandés.Programme de certification officielle
Notre programme est mis à jour régulièrement avec le dernier syllabus de certification officielle afin de vous préparer pour l'examen.Crédit d'impôt
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Nos étudiants ont accès à leurs laboratoires et à leur matériel de cours à toute heure du jour ou de la nuit pour maximiser leur potentiel d'apprentissage et garantir leur réussite.Les statistiques pour la science des données
Ce module explique les différents types de données, les niveaux de mesure, les variables catégorielles, les techniques de visualisation, les variables numériques, les diagrammes en histogramme, les tableaux croisés dynamiques et les diagrammes de dispersion.
Ce module fournit des informations sur les concepts de mesures de tendance centrale telles que la moyenne, la médiane et le mode, l'asymétrie, la variance, l'écart-type et le coefficient de variation, la covariance et le coefficient de corrélation.
Ce module fournit des informations sur les types de données, les niveaux de mesure, les graphiques et les tableaux pour les variables catégorielles et numériques, ainsi que la relation entre les variables, les mesures de tendance centrale, d'asymétrie, de variabilité et la relation entre les variables.
Ce module explique les statistiques inférentielles, ce qu'est une distribution, la distribution normale, la distribution normale standard, le théorème central limite et l'erreur standard.
Ce module explique les estimateurs et les estimations dans la prise de décision, les intervalles de confiance utilisés pour calculer des intervalles de confiance dans une population avec une variance inconnue. Une marge d'erreur est importante en statistiques.
Ce module explique le calcul des intervalles de confiance pour deux moyennes avec des échantillons dépendants, les intervalles de confiance pour deux moyennes et des échantillons dépendants.
Ce module explique les hypothèses nulles et alternatives et leurs différences, l'établissement d'une région de rejet et d'un niveau de signification, la région de rejet et le niveau de signification, et l'erreur de Type I par rapport à l'erreur de Type II.
Ce module vous apprend à effectuer des tests pour la moyenne, la variance de population connue, la valeur p, les tests pour la moyenne, les échantillons dépendants et la variance de population inconnue.
Ce module explique l'analyse de régression, la corrélation et la causalité, le modèle de régression linéaire simplifié, le modèle de régression linéaire, la différence entre la corrélation et la régression, la corrélation vs régression et la représentation géométrique du modèle de régression linéaire.
Ce module vous apprend à décomposer le modèle de régression linéaire - comprendre ses éléments fondamentaux, la décomposition, le R², les moindres carrés ordinaires et leurs applications pratiques, l'étude des tableaux de régression, les tableaux de régression, exercices, le modèle de régression linéaire multiple et le R² ajusté.
Ce module fournit des informations sur les hypothèses des moindres carrés ordinaires qui nécessitent la linéarité, l'absence d'endogénéité, la normalité et l'homoscédasticité, l'absence d'autocorrélation et l'absence de multicolinéarité.
Bien que nous encouragions tous les candidats intéressés à postuler, pour entrer dans notre programme de certification, vous devez :
Être intéressé par l'acquisition de connaissances en informatique et entrer dans le domaine de l'informatique réelle, changer de carrière dans l'informatique ou postuler à des postes d'entrée de gamme.
Certification en statistiques pour la science des données.
Après avoir terminé ce cours de certification, vous allez :