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Cours Les Bases de la Théorie des Probabilités - Apprentissage en Ligne avec Certificat
Les Bases de la Théorie des Probabilités

Les Bases de la Théorie des Probabilités

La théorie des probabilités est une branche fondamentale des mathématiques qui étudie l'incertitude et le hasard. Elle offre un cadre permettant de comprendre et de quantifier l'incertitude dans divers domaines, notamment la statistique, l'analyse de données, l'apprentissage automatique, la finance, la physique et bien d'autres.Show more

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Ce que vous apprendrez
  • Maîtriser les éléments fondamentaux de la théorie des probabilités et ses propriétés.
  • Acquérir la capacité de calculer la probabilité d'événements complexes en utilisant la probabilité géométrique.
  • Comprendre les distributions discrètes et continues, telles que les distributions binomiale, de Poisson et gaussienne.
  • Explorer les concepts de covariance et de corrélation afin de mesurer les relations statistiques.
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Ce cours comprend 5 modules

La théorie des probabilités est une branche fondamentale des mathématiques qui étudie l'incertitude et le hasard. Elle offre un cadre permettant de comprendre et de quantifier l'incertitude dans divers domaines, notamment la statistique, l'analyse de données, l'apprentissage automatique, la finance, la physique et bien d'autres.
Nous commencerons notre apprentissage de la théorie des probabilités en examinant quelques définitions et règles de base : qu'est-ce qu'une expérience stochastique et un événement aléatoire, qu'est-ce que l'indépendance et l'incompatibilité des événements dans le contexte de la théorie des probabilités, qu'est-ce que la probabilité et comment pouvons-nous calculer les probabilités de différents événements élémentaires.
Dans les tâches de la vie réelle, nous devons souvent faire face à des relations complexes et, par conséquent, calculer les probabilités de plusieurs événements ou d'événements qui dépendent les uns des autres. Voyons comment nous pouvons le faire en utilisant la théorie des probabilités.
Pour résoudre de nombreux problèmes réels en théorie des probabilités, des modèles spéciaux ont été créés pour décrire une situation particulière. Considérons certains des modèles les plus utilisés qui peuvent être utilisés pour décrire certains résultats discrets d'expériences stochastiques.
Que se passe-t-il si le résultat d'une expérience stochastique ne peut pas être décrit par une valeur discrète ? Pour cela, on utilise des modèles qui fonctionnent avec des valeurs continues. Considérons les plus populaires de ces modèles.
Souvent, nous sommes confrontés à la tâche de vérifier la dépendance des résultats de différentes expériences stochastiques les unes par rapport aux autres. De plus, il est nécessaire non seulement d'évaluer la présence de dépendances, mais aussi de quantifier d'une manière ou d'une autre le degré de ces dépendances. Pour résoudre ces problèmes, nous pouvons utiliser la covariance et la corrélation.

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Kwizera Mugisha

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Sherry Barnes-Fox

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I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

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Daniel Chinea

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I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening

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The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.

Avis des apprenants

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Author

4

Évalué le Mar 19, 2025

Clear explanation combined with quiz questions that were challenging but not too hard, and the questions were on-topic. Providing AI support also helped a lot.

Author

Andrew graves

5

Évalué le Dec 5, 2024

good python

Author

.

5

Évalué le Nov 4, 2024

Recommandé si vous êtes intéressé par l'apprentissagePython

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