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Statisticien en R
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Description du cursus
Statisticien en R
Libérez la puissance des statistiques avec R
Devenez statisticien et aidez à résoudre des problèmes du monde réel à travers les industries en maîtrisant les méthodes et les outils statistiques dans R. Dans ce cursus, vous apprendrez à collecter, analyser et tirer des conclusions précises à partir d'une grande variété d'ensembles de données. Acquérir une expérience pratique de l'exploration et de la modélisation des données, de l'interprétation des résultats et de la communication efficace de vos conclusions.Compétences essentielles pour un statisticien
Tout au long du cursus, vous développerez des bases solides dans les domaines clés de la statistique, notamment :- Théorie des probabilités et variables aléatoires
- Analyse de régression et modélisation prédictive
- Techniques d'échantillonnage et conception de l'enquête
- Tests d'hypothèses et inférence
- Conception et analyse expérimentales
- Analyse bayésienne des données
- Analyse factorielle et variables latentes
Résoudre des problèmes complexes à l'aide de données réelles
Appliquez vos connaissances statistiques pour relever des défis authentiques dans les domaines de l'entreprise, de l'ingénierie et de la science. Apprenez à identifier les tendances, à faire des prévisions basées sur des données et à fournir des informations exploitables aux parties prenantes. En travaillant avec divers ensembles de données, vous acquerrez l'expérience pratique nécessaire pour exceller dans un poste de statisticien.Tirer parti de R pour l'analyse statistique
R est le langage de programmation privilégié des statisticiens en raison de sa vaste collection de progiciels et d'outils statistiques. Dans ce cursus, vous apprendrez à utiliser les fonctionnalités de R pour rationaliser votre flux de travail et effectuer des analyses avancées. De la manipulation des données avec dplyr à la création de visualisations avec ggplot2, vous maîtriserez les outils essentiels du métier.Faites progresser votre carrière en tant que statisticien
Les statisticiens sont très demandés dans tous les secteurs, avec des opportunités dans la finance, la santé, la technologie, etc. À l'issue de ce cursus, vous disposerez des compétences et du portefeuille nécessaires pour :- Postulez à des postes de statisticiens dans des entreprises de premier plan.
- Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour prendre des décisions fondées sur des données.
- Communiquer les résultats statistiques à des publics techniques et non techniques.
- Contribuer à la recherche et à l'innovation de pointe
- Faites progresser votre carrière grâce à une expertise recherchée.
Conditions préalables
Il n’y a pas de prérequis pour ce parcoursCourse
Développez vos compétences statistiques et apprenez à collecter des données, à les analyser et à en tirer des conclusions précises.
Course
In this course, you'll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
Course
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Course
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Course
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
Course
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
Course
In this course you'll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Course
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
Course
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Course
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Course
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Course
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
Course
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
Project
Explore habitat data using factor and survival analysis tools.
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