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About the course08/03/2026
Qu'il s'agisse d'interpréter les résultats d'une enquête, d'exploiter des données de recherche, d'évaluer une politique publique ou encore de mieux comprendre les chiffres qui nous entourent, la statistique est aujourd'hui présente dans de nombreux domaines. Pourtant, elle reste souvent perçue comme une discipline complexe, réservée aux spécialistes ou nécessitant un solide bagage en mathématiques.
Le cours Introduction à la statistique avec R, proposé par l'Université Paris-Saclay, montre qu'il est possible d'acquérir les bases de la statistique descriptive et l'analyse exploratoire de données de manière progressive, en s'appuyant sur un logiciel libre largement utilisé par les communautés scientifiques et professionnelles. Son objectif : permettre à chacun-e de comprendre les méthodes statistiques essentielles et de les mettre en pratique sur des données réelles.
Comment résumer efficacement un jeu de données ? Comment choisir la méthode statistique la plus adaptée à une situation donnée ? Que signifient réellement les résultats obtenus et comment les interpréter ?
Tout au long de la formation, les participant-es découvrent les principaux concepts de la statistique descriptive et inférentielle. Les techniques les plus couramment utilisées sont abordées de manière accessible, avec un recours limité aux démonstrations mathématiques afin de privilégier la compréhension des méthodes et leur utilisation concrète. L'objectif est de développer une véritable capacité d'analyse, tout en étant en mesure d'expliquer et de communiquer les résultats obtenus.
Pourquoi R est-il devenu un outil incontournable pour l'analyse de données ? Comment prendre en main ce logiciel libre lorsqu'on débute ? Quelles sont les bonnes pratiques pour réaliser ses premières analyses ?
La formation s'appuie sur R, l'un des logiciels de statistique les plus utilisés dans les milieux académiques, scientifiques et professionnels. En complément des apports théoriques, des séances pratiques permettent de se familiariser avec son environnement de travail à travers l'interface RStudio. Les apprenant-es manipulent directement des jeux de données et mettent en œuvre les méthodes étudiées afin de consolider leurs acquis.
Tests statistiques, analyses de variance, modèles de régression linéaire ou logistique, analyses de données de survie : ces différentes approches sont présentées dans une perspective résolument pratique. Les exemples proposés illustrent la diversité des situations dans lesquelles les statistiques constituent un outil d'aide à la décision, qu'il s'agisse de recherche, de santé, de sciences humaines, de gestion ou encore d'analyse de données publiques.
Cette approche transversale fait de la statistique une compétence mobilisable dans un grand nombre de contextes professionnels et académiques.
Faut-il déjà savoir programmer pour suivre cette formation ? Des connaissances avancées en mathématiques sont-elles nécessaires ?
Le MOOC est ouvert à un large public et ne demande aucun prérequis. Quelques notions d'algèbre ou de programmation peuvent faciliter la prise en main du logiciel, mais elles ne sont pas indispensables. La motivation à apprendre à analyser des données et à comprendre les résultats constitue le principal point de départ.
Étudiant-es, enseignant-es, chercheuses et chercheurs, professionnel-les en activité ou simples curieuses et curieux souhaitant développer leurs compétences en analyse de données trouveront dans cette formation des outils directement mobilisables dans leurs projets.
Au-delà de l'apprentissage d'un logiciel, ce MOOC propose d'acquérir les réflexes indispensables pour comprendre les données, choisir les méthodes adaptées et interpréter les résultats avec rigueur. N’attendez pas pour vous initier à la statistique tout en développant une autonomie dans l'analyse de données !
Pour s'inscrire et en savoir plus : cliquez-ici.
Université Paris-Saclay
Inscription : du 15 juillet 2026 au 19 octobre 2026
Cours : du 14 septembre 2026 au 3 novembre 2026
NDLR : L’illustration de cet article a été générée à l’aide d'un outil basé sur l’intelligence artificielle.
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