Descriptif
e cours introduit les idées fondamentales de la modélisation statistique et de l'analyse des données. Il a deux objectifs complémentaires : aider les étudiants à comprendre les mathématiques qui sous-tendent ces méthodes statistiques de base, et leur donner les moyens d'utiliser ces outils de manière appropriée pour l'analyse pratique des données. Le cours couvre des concepts clés tels que les probabilités, les statistiques descriptives, l'estimation et les tests d'hypothèse. Il explore également certaines méthodes avancées d'exploration de données. Toutes ces notions seront mises en pratique en utilisant Python avec des exemples du monde réel, en commençant par une introduction rapide au langage. Aucune expérience préalable de Python n'est requise. Les étudiants doivent apporter leur ordinateur portable personnel en classe pour les exercices pratiques. Le module commencera par un petit test pour évaluer les connaissances des étudiants afin d'adapter le contenu du cours.
32 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme M1 DS4Health - Digital Skills for Healthcare Transformation
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 7
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 7 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
