Maths and Stats Foundation - eLearning

Développez un solide esprit d'analyse grâce à la formation d'initiation aux mathématiques et aux statistiques, conçue pour simplifier les concepts mathématiques et statistiques fondamentaux en vue de leur application dans la vie réelle. Ce cours vous aide à gagner en assurance dans le traitement des données en maîtrisant des thèmes essentiels tels que les statistiques descriptives, les probabilités, les distributions et les techniques mathématiques fondamentales utilisées dans l'analyse de données et la prise de décision fondée sur les données.

Que vous vous prépariez à une carrière dans la science des données, l'analyse de données ou le développement logiciel, ce cours de base comble le fossé entre la théorie et la résolution pratique de problèmes. Grâce à un apprentissage structuré et à des exercices pratiques, vous acquerrez la capacité d'interpréter des données, d'identifier des tendances et de soutenir des décisions commerciales plus éclairées.

À la fin du cours, vous disposerez de bases solides en statistiques et en mathématiques qui vous prépareront à des sujets plus avancés tels que l'apprentissage automatique, la science des données et l'analyse quantitative.

Caractéristiques principales

• Cours et supports en anglais
• Niveau débutant à intermédiaire
• 3 heures de vidéos à la demande
• 18 exercices pratiques guidés
• 4 évaluations notées automatiquement
• 33 quiz de révision
• 1 devoir complet
• Plus de 10 heures de temps d'étude recommandé
• 1 an d'accès à la plateforme d'apprentissage
• Certificat de fin de programme inclus

Acquis d'apprentissage

• Commencez par les concepts fondamentaux tels que la moyenne, la médiane et le mode, et explorez comment la mise à l'échelle et le décalage affectent les données.
• Acquérez une compréhension de l'analyse de régression et du concept d'erreur quadratique moyenne (RMSE).
• Découvrez comment les mathématiques et les statistiques sont appliquées à la science des données, à l'apprentissage automatique et à l'intelligence d'affaires.
• Initiez-vous à l'analyse de variance (ANOVA) et à ses applications pratiques.
• Apprenez les principes du test d'hypothèse, y compris le test t et la distribution t.
• Familiarisez-vous avec les distributions de probabilité et comprenez les principes fondamentaux du théorème de Bayes.

Public cible

• Les débutants qui souhaitent acquérir des bases en mathématiques et en statistiques
• Les futurs scientifiques des données et analystes de données
• Les ingénieurs logiciels en reconversion vers des postes dans le domaine des données ou de l'IA
• Les professionnels du monde des affaires et de la finance travaillant avec des données
• Les étudiants ou diplômés se préparant à une carrière dans l'analyse de données ou les technologies
• Toute personne souhaitant améliorer ses compétences en interprétation des données et en raisonnement quantitatif

Prérequis

• Aucune connaissance avancée en mathématiques n'est requise. Cependant, les apprenants tireront profit des éléments suivants :
• Des connaissances de base en mathématiques de niveau lycée (algèbre et arithmétique)
• Une familiarité avec les concepts de données courants (graphiques, moyennes, pourcentages)
• Des connaissances informatiques de base
• Aucune expérience préalable en statistiques, en programmation ou en science des données n’est requise.

Contenu du cours

Statistiques descriptives

• Moyenne, médiane, mode
• Moyenne vs médiane
• Asymétrie
• Exercice sur l’asymétrie
• Solution sur l’asymétrie
• Étendue et IQR
• Échantillon vs population
• Variance et écart-type
• Impact de la mise à l’échelle et du décalage
• Moments statistiques

Distribution

• Qu'est-ce qu'une distribution?
• Distribution normale
• Scores Z
• Exercice - Distribution normale
• Solution - Distribution normale

Théorie des probabilités

• Notions de base et concepts fondamentaux des probabilités
• Règles d'addition et de multiplication avec exercices et solutions
• Théorème de Bayes et exemples d'application
• Valeur attendue avec des problèmes d'entraînement
• Loi des grands nombres
• Théorème de la limite centrale (théorie, intuition, défis et exercices)
• Distributions binomiale et de Poisson
• Applications pratiques de la probabilité

Test d'hypothèse

• Introduction au test d'hypothèse et à son rôle en science des données
• Comprendre les hypothèses, le niveau de signification et les valeurs p
• Erreurs de type I et de type II
• Intervalles de confiance et marge d'erreur
• Estimation de la taille de l'échantillon et puissance statistique
• Étapes pour réaliser un test d'hypothèse
• Exercice pratique et solution
• Test t et distribution t
• Test de proportion
• Relations clés entre les valeurs P et Z

Régression

• Introduction à l'analyse de régression
• Régression linéaire et coefficient de corrélation
• Exercices et solutions sur la corrélation et la régression
• Résidus, MSE et MAE avec des problèmes pratiques
• Coefficient de détermination (R²)
• Erreur quadratique moyenne (RMSE) avec exercices et solutions
• Concepts de régression linéaire multiple

Régression avancée et algorithmes d'apprentissage automatique

• Régression linéaire multiple
• Régression polynomiale et logistique
• Arbres de décision et arbres de régression
• Forêts aléatoires
• Surajustement et problèmes de performance des modèles
• Stratégies de gestion des données manquantes

ANOVA

• Principes de base de l'ANOVA et hypothèses clés
• ANOVA à un facteur
• Distribution F
• ANOVA à deux facteurs (somme des carrés)
• Rapport F et interprétation des résultats

FAQ

Y aura-t-il du matériel d'apprentissage en plus des vidéos à suivre à son rythme?

Absolument! L'expérience d'apprentissage à la demande va au-delà des vidéos pour offrir un environnement d'apprentissage totalement immersif, comprenant:

• APPRENDRE: des quiz interactifs de révision et des études de cas concrets pour renforcer les concepts
• ÉVALUER: des évaluations diagnostiques, par module et finales pour suivre vos progrès
• S'ENTRAÎNER: des exercices pratiques avec des simulations concrètes et des Cloud Labs
• OBTENIR DES INFORMATIONS: des analyses et des rapports en temps réel mettant en évidence vos progrès d'apprentissage, vos difficultés et les domaines suggérés à revoir pour maîtriser les compétences clés

Puis-je suivre ce cours tout en travaillant à temps plein?

Oui! Ce cours est conçu pour offrir une flexibilité maximale. Dispensé sous un format en ligne à votre rythme, il vous permet d'apprendre et de vous perfectionner à votre convenance, ce qui facilite la conciliation avec votre emploi à temps plein.

Ce cours convient-il aux débutants complets?

Oui. Le cours est spécialement conçu pour les débutants n'ayant aucune expérience préalable en statistiques ou en science des données.

Ai-je besoin de connaissances en programmation?

Aucune connaissance en programmation n'est requise. L'accent est mis sur les bases mathématiques et statistiques.

En quoi ce cours est-il utile pour la science des données?

Il permet d'acquérir les bases statistiques et mathématiques essentielles requises pour les postes en science des données, en apprentissage automatique et en analyse de données.

Vais-je apprendre des applications pratiques ou uniquement de la théorie?

Le cours combine théorie, exemples pratiques et exercices pour vous aider à appliquer les concepts dans des situations réelles.

Quels sont les thèmes abordés dans ce cours?

Les thèmes principaux sont les suivants:

• Statistiques descriptives
• Notions de base en probabilité
• Distribution et variabilité des données
• Concepts mathématiques fondamentaux pour l'analyse de données

Ce cours est-il suffisant pour des postes en analyse de données avancée?

Il s'agit d'un cours d'initiation. Il vous prépare à un apprentissage avancé en science des données, statistiques et apprentissage automatique.