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Data Science Fundamentals Part 2: Unit 2

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Data Science Fundamentals Part 2: Unit 2

Pearson

Instructeur : Pearson

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Master foundational and modern techniques for statistical inference and data analysis.

  • Apply computational and sampling-based approaches to real-world data problems.

  • Conduct hypothesis tests and optimize processes using A/B testing methodologies.

  • Distinguish between correlation and causation to ensure robust, actionable insights.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data-Driven Decision-Making
  • Catégorie : Estimation
  • Catégorie : Sampling (Statistics)
  • Catégorie : Probability & Statistics
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Statistical Methods
  • Catégorie : A/B Testing
  • Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Statistical Inference
  • Catégorie : Correlation Analysis
  • Catégorie : Analytics

Détails à connaître

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août 2025

Évaluations

1 devoir

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Science Fundamentals, Part 2
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a un module dans ce cours

This module introduces key concepts in statistical inference, focusing on estimation, hypothesis testing, and evaluation. You’ll explore foundational and modern techniques for drawing conclusions from data, including computational and sampling-based methods. The lessons cover hypothesis tests, confidence intervals, and practical applications like A/B testing for web optimization. Emphasis is placed on understanding uncertainty and distinguishing correlation from causation, equipping you with essential tools for robust data analysis.

Inclus

17 vidéos1 devoir

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Instructeur

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Offert par

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