date_range Débute le 19 juillet 2018
event_note Se termine le 18 janvier 2019
list 7 séquences
assignment Niveau : Intermédiaire
chat_bubble_outline Langue : Anglais
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## Les infos clés

credit_card Formation gratuite
verified_user Certification payante
timer 35 heures de cours

## En résumé

Probability and statistics help to bring logic to a world replete with randomness and uncertainty. This course will give you tools needed to understand data, science, philosophy, engineering, economics, and finance. You will learn not only how to solve challenging technical problems, but also how you can apply those solutions in everyday life.

With examples ranging from medical testing to sports prediction, you will gain a strong foundation for the study of statistical inference, stochastic processes, randomized algorithms, and other subjects where probability is needed.

• How to think about uncertainty and randomness
• How to make good predictions
• The story approach to understanding random variables
• Common probability distributions used in statistics and data science
• Methods for finding the expected value of a random quantity
• How to use conditional probability to approach complicated problems

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## Les prérequis

Familiarity with U.S. high school level algebra concepts; Single-variable calculus: familiarity with matrices. derivatives and integrals.

Not all units require Calculus, the underlying concepts can be learned concurrently with a Calculus course or on your own for self-directed learners.

Units 1-3 require no calculus or matrices; Units 4-6 require some calculus, no matrices; Unit 7 requires matrices, no calculus.

Previous probability or statistics background not required.

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## Le programme

• Unit 0: Introduction, Course Orientation, and FAQ
• Unit 1: Probability, Counting, and Story Proofs
• Unit 2: Conditional Probability and Bayes' Rule
• Unit 3: Discrete Random Variables
• Unit 4: Continuous Random Variables
• Unit 5: Averages, Law of Large Numbers, and Central Limit Theorem
• Unit 6: Joint Distributions and Conditional Expectation
• Unit 7: Markov Chains
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## Les intervenants

Joseph Blitzstein
Professor of the Practice in Statistics
Harvard University

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## Le concepteur

L’université Harvard (Harvard University), ou plus simplement Harvard, est une université privée américaine située à Cambridge, ville de l'agglomération de Boston, dans le Massachusetts. Fondée le 28 octobre 1636, c'est le plus ancien établissement d'enseignement supérieur des États-Unis.

Elle fait partie de l'Ivy League, regroupement informel des huit universités de la côte Est des États-Unis. Plus de 70 de ses étudiants ont reçu un prix Nobel. Le corps enseignant est constitué de 2 497 professeurs, pour 6 715 étudiants de premier cycle (undergraduate, en anglais) et 12 424 étudiants de cycle supérieur (graduate en anglais). Harvard attire des étudiants du monde entier (132 nationalités représentées en 2004).

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## La plateforme

EdX est une plateforme d'apprentissage en ligne (dite FLOT ou MOOC). Elle héberge et met gratuitement à disposition des cours en ligne de niveau universitaire à travers le monde entier. Elle mène également des recherches sur l'apprentissage en ligne et la façon dont les utilisateurs utilisent celle-ci. Elle est à but non lucratif et la plateforme utilise un logiciel open source.

EdX a été fondée par le Massachusetts Institute of Technology et par l'université Harvard en mai 2012. En 2014, environ 50 écoles, associations et organisations internationales offrent ou projettent d'offrir des cours sur EdX. En juillet 2014, elle avait plus de 2,5 millions d'utilisateurs suivant plus de 200 cours en ligne.

Les deux universités américaines qui financent la plateforme ont investi 60 millions USD dans son développement. La plateforme France Université Numérique utilise la technologie openedX, supportée par Google.

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