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Western University · London · concepts de science des données
Western University DS1000A/B — Concepts de science des données
Travaillez résumés numériques, aires normales, échantillonnage, intervalles et droites de régression fournies. Python, visualisation et laboratoires bootstrap exigent les ressources du cours.
28 familles originales · 84 instances paramétrées
Pratiquer ce cours →Correspondance et couverture du cours
Liste officielle 2026–2027 et plan public DS1000A d’été 2026 vérifiés le 25 octobre 2026. Ce plan daté fournit la base thématique; les plans actuels d’automne/hiver sur OWL restent non vérifiés.
Dans cette collection : 156 familles originales distinctes et 468 variantes paramétrées. Les cours partagent des banques thématiques; traductions et correspondances ne sont pas des questions supplémentaires.
Objectifs d’apprentissage pris en charge
Statistique descriptive
Calculer des moyennes, médianes et résumés pondérés.
Variance et écart-type
Distinguer les dénominateurs de population et d’échantillon et les changements d’échelle.
Probabilités
Utiliser les complémentaires, l’indépendance et les probabilités conditionnelles.
Échantillonnage et erreur-type
Calculer des erreurs-types et l’effet de la taille d’échantillon.
Intervalles de confiance pour une moyenne
Calculer un intervalle z lorsque sigma est connu; les valeurs critiques sont fournies.
Corrélation et régression
Utiliser une droite des moindres carrés donnée et interpréter les résidus et r².
Aires et quantiles normaux
Utiliser des tables normales arrondies fournies pour compléments, aires centrales, standardisation et percentile.
Ce qui n’est pas couvert
Fondements numériques seulement; pas de notebooks Python, graphiques, randomisation/bootstrap, projets réels ni critique statistique. Le plan d’été 2026 ne définit pas les laboratoires actuels d’automne/hiver. DS1000 n’est pas l’ancien code SS1024.
Un exemple original résolu
Calculez la moyenne de 2, 4, 6, 8.
Solution détaillée
Réponse: 5
- Le total vaut 20.
- Moyenne=20/4=5.
Sources officielles du cours
Exercices originaux, indépendants et gratuits pour l’autoapprentissage. Aucune affiliation ni approbation universitaire; il ne s’agit pas de questions d’examen officielles. La correspondance thématique ne garantit ni équivalence de crédits, ni calendrier hebdomadaire d’une section, ni couverture complète, ni note. Respectez les règles de votre enseignant et utilisez les ressources officielles pour les travaux évalués. Aucun clavardage IA en direct ni accès payant requis.