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Enseignant

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Logo Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Data Science de Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques. Si vous êtes admis au programme complet, vos cours seront pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Conditional probability and Independence

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 123 min)
13 vidéos
Conditional probability. Motivation and Example13 min
Conditional probability. Definition8 min
Independent events. Example7 min
Independent events. Definition12 min
Mosaic Plot. Visualization of conditional probabilities and Independence11 min
Using independence to find probabilities. Examples10 min
Pairwise and mutual independence12 min
Bernoulli Scheme11 min
Law of total probability14 min
Bayes's rule4 min
Python for conditional probabilities9 min
Conditional probability. Highlights3 min
7 exercices pour s'entraîner
Coins, dices and conditional probability20 min
Independence and intersection5 min
Fair coin and independence6 min
Mutual independence conditions5 min
Call center total probability5 min
Bayes's taxi companies5 min
Rare disease paradox5 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Random variables

3 heures pour terminer
15 vidéos (Total 150 min)
15 vidéos
Examples of random variables11 min
Mathematical definition of random variable5 min
Probability distribution and probability mass function (PMF)15 min
Binomial distribution10 min
Expected value of random variable. Motivation and definition14 min
Expected value example and calculation11 min
Expected value as best prediction15 min
Variance of random variable. Motivation and definition7 min
Discrete random variables with infinite number of values11 min
Saint Petersburg Paradox. Example of infinite expected value6 min
Geometric and Poisson distributions6 min
Generating discrete random variables with Python11 min
Numpy, scipy and matplotlib for generation and visualization of common distributions12 min
Random variables. Highlights3 min
3 exercices pour s'entraîner
Expected value practice20 min
Variance practice25 min
Random variables and geometric series10 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Systems of random variables; properties of expectation and variance, covariance and correlation.

3 heures pour terminer
16 vidéos (Total 127 min)
16 vidéos
Linear transformations of random variables8 min
Linearity of expected value6 min
Symmetric distributions and their expected values6 min
Functions of random variables5 min
Properties of variance6 min
Sum of random variables. Expected value and variance8 min
Joint probability distribution12 min
Marginal distribution8 min
Independent random variables7 min
Another example of non-independent random variables8 min
Expected value of product of independent random variables8 min
Variance of sum of random variables. Covariance11 min
Properties of covariance10 min
Correlation of two random variables7 min
Systems of random variables. Highlights3 min
7 exercices pour s'entraîner
PMF of linear transformations5 min
Expectation properties5 min
Joint distribution practice15 min
Joint PMF10 min
Variance of Binomial random variable5 min
Covariance for a dice roll5 min
Correlation quiz5 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Continuous random variables

3 heures pour terminer
16 vidéos (Total 156 min)
16 vidéos
Continuous random variables. Motivation and Example10 min
Probability density function (PDF)9 min
Cumulative distribution function (CDF)13 min
Properties of CDF6 min
Linking PDF and CDF11 min
Examples of probability density functions10 min
Histogram as approximation to a graph of PDF11 min
Expected value of continuous random variable9 min
Variance of continuous random variable. Properties of expected value and variance7 min
Transformations of continuous random variables and their PDFs11 min
Joint CDF and PDF. Level charts. Marginal PDF10 min
Independence, covariance and correlation of continuous random variables9 min
Mixed random variables. Example11 min
Generating and visualizing continuous random variables with Python10 min
Generating correlated random variables with Python11 min
8 exercices pour s'entraîner
CDF of discrete random variable7 min
PDF and CDF practice15 min
Finding expectation with PDF5 min
Finding variance with PDF5 min
Expectation of a function of random variable2 min
PDF practice7 min
Variance of sum of Gaussian random variables5 min
Distinguishing random variables3 min

À propos du Spécialisation Mathematics for Data Science

Behind numerous standard models and constructions in Data Science there is mathematics that makes things work. It is important to understand it to be successful in Data Science. In this specialisation we will cover wide range of mathematical tools and see how they arise in Data Science. We will cover such crucial fields as Discrete Mathematics, Calculus, Linear Algebra and Probability. To make your experience more practical we accompany mathematics with examples and problems arising in Data Science and show how to solve them in Python....
Mathematics for Data Science

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