Explore les tests de bonté d'ajustement, les tests X2 et les tests d'indépendance dans les statistiques, avec des exemples pratiques et des applications.
Explore les tests statistiques pour l'indépendance et l'homogénéité, y compris les tests chi-carré et le test exact de Fisher, avec des exemples pratiques et des applications.
Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.
Explore les processus cognitifs dans l'analyse des données, en mettant l'accent sur la pensée visuelle et la simplification pour extraire des informations à partir de données.
Couvre les bases de la spectroscopie optique et ses applications dans divers domaines, en explorant la conception et le fonctionnement des spectromètres.
Explore les principes de visualisation des données, y compris la navigation des cartes, les histogrammes, les diagrammes de dispersion, les diagrammes de boîte et l'utilisation des couleurs.
Déplacez-vous dans le « virage numérique » de l'histoire, en examinant la recherche historique à l'aide de journaux numérisés et en explorant la réutilisation du texte, l'intégration des mots et la visualisation des données.
Explore la préparation des données pour l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la conversion numérique et les techniques efficaces de visualisation des données.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.