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Cours

Études de cas en pensée statistique

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Plébiscité par des apprenants dans des milliers d’entreprises

Description du cours

La maîtrise vient avec la pratique. Après avoir suivi Statistical Thinking I et II, vous avez développé un état d’esprit probabiliste et des compétences de hacker stats pour extraire des informations exploitables de vos données. Les bases sont posées ; il est maintenant temps de vous exercer.Dans ce cours, vous appliquerez vos compétences en pensée statistique, en analyse exploratoire des données, en estimation de paramètres et en tests d’hypothèse à deux nouveaux jeux de données réels. Vous commencerez par explorer des données des Championnats du monde de natation FINA 2013 et 2015 afin de quantifier les vitesses relatives et la variabilité entre nageurs. Vous réaliserez ensuite une analyse statistique pour évaluer la « controverse du courant » des Mondiaux 2013, au cours desquels des nageurs ont affirmé qu’un léger courant dans le bassin influençait les résultats. Ensuite, vous étudierez la fréquence et la magnitude des séismes dans le monde. Enfin, vous analyserez l’évolution de la sismicité dans l’État d’Oklahoma aux États‑Unis depuis que l’injection à haute pression d’eaux usées sur des sites d’extraction pétrolière s’est généralisée au cours de la dernière décennie. En travaillant sur ces jeux de données, vous ferez des pas essentiels vers la maîtrise en consolidant vos acquis et en élargissant votre capacité à utiliser les statistiques et Python pour donner du sens à vos données.

Prérequis

Programme de formation

Plan du cours

4

Sismologie statistique et région de Parkfield

Ici, vous utiliserez vos compétences en pensée statistique pour étudier la fréquence et la magnitude des séismes. Au passage, vous apprendrez des notions de sismologie statistique, notamment la loi de Gutenberg-Richter. Cet exercice met en lumière deux idées clés de la data science : 1) En tant que data scientist, vous abordez toutes sortes d’analyses spécifiques à un domaine, ce qui est très stimulant. Vous apprenez en permanence. 2) Vous êtes parfois confronté à des données limitées, comme c’est le cas pour plusieurs de ces études sismiques. Vous pouvez malgré tout faire de bons progrès !
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