date_range Inicia em 9 de setembro de 2019
event_note Termina em 7 de outubro de 2019
list 5 sequencias
assignment Nível: Introdutório
chat_bubble_outline Idioma: Francês
card_giftcard 80 pontos
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38 avaliações

Informações principais

credit_card Free accesso
verified_user Certificado gratuito
timer 10 total de horas

Sobre o conteúdo

Ce cours permet d’apprendre la statistique à l’aide du logiciel libre R.

Le recours aux mathématiques est minimal. L’objectif est de savoir analyser des données, de comprendre ce que l’on fait, et de pouvoir communiquer ses résultats.

Ce cours s’adresse aux étudiants et praticiens de toutes disciplines qui recherchent une formation pratique. Il sera utile à toute personne ayant le besoin d’analyser un jeu de données réel dans le cadre d’un enseignement, de son activité professionnelle ou de recherche, ou par simple curiosité d’analyser un jeu de données par soi-même (données du web, données publiques…).

Le cours s’appuie sur le logiciel libre R qui est un des logiciels de statistique les plus puissants disponibles actuellement.

Les méthodes abordées sont : les techniques descriptives, les tests, l’analyse de variance, les modèles de régression linéaire et logistique, les données censurées (de survie).

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Pré-requisito

Il n’y a pas de pré-requis pour suivre ce cours. Des connaissances de base en algèbre ou en programmation sont utiles mais ne sont pas nécessaires. En revanche, la volonté d’apprendre à analyser un jeu de données par soi-même est essentielle.

Ce cours s'adresse à un public francophone cherchant à se former aux bases de la statistique avec un logiciel libre (disponible gratuitement). Il vise aussi bien un public en formation initiale qu'un public en formation continue. Compte tenu des nombreux domaines d'application des statistiques et de la taille importante de la communauté R, ce cours concerne une large audience. Sciences fondamentales comme appliquées, sciences humaines, gestion de projet, les statistiques concernent potentiellement l'ensemble des professions.

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Programa de estudos

Semaine 1

Introduction aux statistiques et à R,description d’une variable

  • Introduction
  • Chapitre 1 : Définitions
  • Chapitre 2 : Représentations graphiques
  • Chapitre 3 : Mesures de position et de dispersion : les principes
  • Chapitre 4 : Mesures de position et de dispersion : la pratique
  • Lab 1 : Introduction à R studio, manipulation des fichiers et des variables
  • Semaine 2

    Intervalles de confiance, association entre variables

  • Chapitre 5 : Intervalles de confiance
  • Chapitre 6 : Coefficient de corrélation
  • Chapitre 7 : Risque relatif et odds-ratio
  • Lab 2 : Manipulation de données, résumés numériques et graphiques
  • Lab 3 : RMarkdown et rapport automatisé
  • Semaine 3

    Tests statistiques et pratique des tests

  • Chapitre 8 : Tests statistiques : le “p”
  • Chapitre 9 : Tests statistiques : l’approche de Neyman et Pearson
  • Chapitre 10 : Comparaison de deux pourcentages
  • Chapitre 11 : Comparaison de deux moyennes
  • Chapitre 12 : Test de nullité d’une corrélation, divers
  • Lab 4 : Mesures d'association, tests statistiques, update sur RMarkdown
  • Semaine 4

    Régression linéaire simple et multiple, régression logistique

  • Chapitre 13 : Régression linéaire simple
  • Chapitre 14 : Régression linéaire, corrélation et test t
  • Chapitre 15 : Régression linéaire multiple, analyse de variance
  • Chapitre 16 : Introduction à la régression logistique
  • Chapitre 17 : Régression logistique multiple
  • Lab 5 : Régression linéaire et logistique
  • Semaine 5

    Données de survie (censurées), méthodes exploratoires multidimensionnelles

  • Chapitre 18 : Données de survie ou censurées
  • Chapitre 19 : Tests et modèles pour données censurées
  • Chapitre 20 : Introduction aux méthodes exploratoires multidimensionnelles
  • Chapitre 21 : Analyse en composantes principales
  • Chapitre 22 : Classification hiérarchique
  • record_voice_over

    Instrutores

    Bruno Falissard
    Professeur de biostatistique à l'Université Paris-Sud, ancien élève de l'école polytechnique, pédopsychiatre et directeur du CESP/Inserm U1018 (Centre de Recherche en Épidémiologie et Santé des Populations).

    Christophe Lalanne
    Ingénieur de recherche (Université Paris-Diderot, AP-HP)

    store

    Criador do conteúdo

    Université Paris Sud

    L'Université Paris-Sud est l'une des plus prestigieuses universités en Europe sur le plan de la recherche. Classée parmi les premiers établissements d'enseignement supérieur français et 39e mondial au classement de Shanghai 2013, elle est un acteur majeur de la création de l’Université Paris-Saclay qui a vu le jour en 2014. Pluridisciplinaire et à forte dominante scientifique et de santé, l'excellence de sa recherche est marquée par de nombreux prix internationaux, notamment dans le domaine des mathématiques (quatre médailles Fields entre 1994 et 2010) et de la physique (trois prix Nobel).
    L'Université Paris-Sud est constituée de 5 Unités de Formation et de Recherche (UFR), de 3 Instituts Universitaires de Technologie (IUT) et d'une école d'ingénieurs (Polytech Paris-Sud). Elle rassemble plus de 100 laboratoires reconnus internationalement.

    L'Université Paris-Sud a développé ses services numériques au sein du campus numérique UNPIdF qui développe les infrastructures, les outils et services, la formation et l'accompagnement des usagers. Ses services développent les infrastructures, les outils et services, et la formation et l'accompagnement des usagers. L'Université Paris-Sud participe également à deux campus numériques thématiques (UNT) : AUNEGE (Économie-Gestion) et UNISCIEL (Sciences). Au cœur du schéma directeur numérique, la collaboration entre le service de pédagogie numérique et la direction informatique a permis d'élargir les publics vers ces nouvelles pratiques, et notamment à l'international avec les MOOCs.

    assistant

    Plataforma

    FUN MOOC

    France Université Numérique est le diffuseur des cours en ligne des établissements d’enseignement supérieur français et de leurs partenaires.

    Il opère plusieurs plateformes de diffusion, dont la plus connue, FUN MOOC, est la première plateforme académique francophone mondiale. Grâce à de nombreux établissements partenaires, cette plateforme propose un vaste catalogue de cours s’enrichissant de jour en jour avec des thématiques variées et d’actualité.
     

    Avaliações
    4.5 /5 Média
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    Conteúdo
    4.6/5
    Plataforma
    4.5/5
    Didática
    4.4/5
    Melhor avaliação

    Grande pédagogie de la part de Bruno Falissard, exemples concrets et appliqués, facile et intéressant à suivre. Permet in fine une progression significative !

    Publicada em 24 de outubro de 2017
    Você é o criador deste MOOC?
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    Conteúdo
    0/5
    Platforma
    0/5
    Didática
    0/5
    em 15 de outubro de 2019
    starstarstarstarstar

    Excellente pédagogie des animateurs. Tous les supports écrits, vidéo, sont très bien structurés. Les lab permettent une prise en main concrète du logiciel les exercices sont nombreux, bien structurés et sans ambiguïté Les devoirs corrigés par des paires sont vraiment très enrichissants Un immense merci à l'équipe pédagogique pour la richesse et la qualité de ce cours

    em 13 de outubro de 2019
    starstarstarstarstar

    Un MOOC vraiment Structuré, la pédagogie est vraiment exhaltant, par son biais d'evalution par Paires, permet de de pratiquer un cas de TP en formation. Une fois encore merci à l'équipe du MOOC

    em 18 de setembro de 2019
    starstarstarstar

    Très bon MOOC, à la fois comme introduction à la statistique et prise en main du logiciel R.

    em 15 de abril de 2019
    starstarstarstar

    Super intro aux stats: l'approche pédagogique de B. Falissard est un vrai régal! Agréable également de disposer du texte écris des vidéos. Les labs sont un peu décevants, pas assez coordonnés aux cours, et manquent d'explications quant aux tableaux obtenus. Deux petites remarques: Rq1 j'aurais apprécier pouvoir accéder à ce MOOC qq tps avant le début des cours pour me familiariser avec la richesse des infos qu'il contient. Rq2 :l'évaluation du temps estimé de travail hebdomadaire (2 à 8 heures) est franchement loin de la réalité. Avoir une activité à temps plein en même temps que ce MOOC nécessite d'avoir un entourage particulièrement dévoué. Le rythme est très soutenu, mais la possibilité de pouvoir continuer à faire les devoirs (les corrigés étant disponibles et la base de données téléchargées) va me permettre de consolider les acquis. Un grand merci pour cet excellent MOOC qui m'a fait énormément progresser.

    em 5 de novembro de 2018
    starstarstarstarstar

    J'ai apprécié la pédagogie des intervenants, en particulier Bruno FALISSARD, les Labs et les .pdf pour intégrer l'utilisation de R Il n'y a que le rythme qui est délicat lorsqu'on travaille en même temps Un grand merci à toute l'équipe