Chevron Left
Zurück zu Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 1

Bewertung und Feedback des Lernenden für Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 1 von École Polytechnique

4.5
Sterne
89 Bewertungen
20 Bewertungen

Über den Kurs

Ce cours d'introduction aux probabilités a la même contenu que le cours de tronc commun de première année de l'École polytechnique donné par Sylvie Méléard. Le cours introduit graduellement la notion de variable aléatoire et culmine avec la loi des grands nombres et le théorème de la limite centrale. Les notions mathématiques nécessaires sont introduites au fil du cours et de nombreux exercices corrigés sont proposés. Ce cours propose aussi une introduction aux méthodes de simulations des variables aléatoires comme la méthode de Monte Carlo. Des expériences numériques interactives sont également mises à votre disposition pour vous permettre de visualiser diverses notions....

Top-Bewertungen

EB
21. Juni 2017

Un cours d'une clarté exceptionnelle et des enseignants très pédagogues. Merci !

GD
8. Jan. 2019

Vraiment très interessant pour une solide base sur les probabilités.

Filtern nach:

1 - 20 von 20 Bewertungen für Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 1

von Jules A

27. Feb. 2020

Ce cours, accessible et synthétique, offre une vison unifiée et cohérente de la théorie moderne des probabilités. On appréciera en particulier la puissance de l'approche fonctionnel comparée à la modélisation ensembliste. Notamment par la magie qu'opère une variable aléatoire dans le "transport" d'une structure d'espace de probabilité (généralement peu malléable) sur un espace d'arrivé mieux "maîtrisé". Enfin, il convient de souligner la pédagogie de Mme Méléard, dont l'exposé, parsemé d'exemples bien sentis , brille de clarté. Ses demonstrations rigoureuses, ne s'encombrent pas d'inutiles abstractions. Les nombreux exercises facilitent l'assimilation progressive des concepts. Je recommande vivement ce cours à quiconque souhaite acquérir des bases solides en probabilité, qui à mon sens, va plus loin qu'une introduction. Bon courage. Jules ALBIN

von Gauthier D

9. Jan. 2019

Vraiment très interessant pour une solide base sur les probabilités.

von Ebenstein

11. Dez. 2016

Ce cours m'a permis d'adopter des réflexes face à la résolution de problèmes probabiliste. J'ai pris conscience que le plus difficile face à un problèmes probabiliste est de transcrire le problèmes sous forme mathématiques. Le cours est très bien expliqué et le professeur génial.

Merci

von Eric B

22. Juni 2017

Un cours d'une clarté exceptionnelle et des enseignants très pédagogues. Merci !

von Hugo J

15. Mai 2017

Très intéressant, très bons profs, bien expliqué !

von Zineb G

15. Mai 2020

Le meilleur cours en ligne

von Cyril B

4. Apr. 2017

Ce cours est passionnant, il permet de découvrir les règles cachées du monde des données. Ce cours est celui qui est donné en première année de l'École Polytechnique X et n'est pas adapté au tout venant. Il aborde beaucoup de démonstrations de théorèmes qui ne sont évidentes que pour des étudiants surentraînés. Je recommande d'acheter le livre de Sylvie Méléard "Aléatoire" pour suivre le cours ainsi qu'un livre de MPSI pour renouer avec les intégrales qui sont très utilisées durant ce cours. Sylvie Méléard est une excellente pédagogue et c'est un plaisir de plonger avec elle dans ses démonstrations où l'on trouve peu de calculs mais beaucoup de cervelle.

von martial m

3. Feb. 2019

Cours très théorique, élitiste dans son approche. J’ai souvent trouvé les articles wikipedia plus clairs que ce cours sur les concepts clés. Par ailleurs, les tests et exercices font souvent appel à des concepts uniquement couvert les semaines suivantes (typiquement certains des exercices de la semaine n requièrent d’avoir suivi le cours de la semaine n+1). Enfin, les forums liés a ce cours ne sont pas actifs ce qui réduit le support a zero. Grosse déception.

von Fred V

27. Okt. 2020

Question contenu, le cours commence au tout d'ebut du sujet ('a l'X, on n'apprend pas c,a avant?), et termine sur des notions qualifi'ees d''el'ementaires, mais plut^t avanc'ees, en passant par l'historique, et utilisant des outils math'ematiques assez puissants 'a chaque occasion. Les exercices corrig'es sont expliqu'es de mani'ere irr'eprochablement rigoureuse. Donc, c'est du lourd. C'est bien structur'e et de qualit'e, mais ce n'est pas conc,u pour ^etre facile. Ce cours n'est pas pour tout le monde, cependant (l'ind'ecrottable 'elistisme local est 'a l'oeuvre).

O'u est la partie 2?

von victor g

21. Juli 2017

Cours de très grande qualité.

Validation facile mais exercices pouvant être difficiles.

Quasiment tout est justifié et clairement défini ce qui peut que donner de bonnes bases en la matière.A recommander pour tous ceux qui ne considèrent pas les maths comme de simples outils.

Seul bémol : un (futur) praticien devra patienter avant d'aborder les notions qui peuvent l'intéresser (ex : intervalles de confiance, espérance mathématique).

von vincino m

21. Nov. 2019

Débutant ou pas, ce cours vous sera d'une très grande utilité si vous voulez vous plongez dans le coeur de la théorie des probabilités. L'avantage avec Coursera, c'est que vous avez la possibilité de choisir votre rythme d'apprentissage.

von Miguel A G O

2. Juni 2020

Très bon cours avec les bases de la probabilité

von Mohamed I

28. Sep. 2020

Un cours vraiment très intéressant !

von Fabrice D

4. Apr. 2017

Very well done courses

von Rémi G

19. Apr. 2021

Ce cours est à mon sens globalement plus qu'excellent, relativement accessible concernant cette Partie 1 (pour peu qu'on se donne les moyens de suivre d'étudier et d'approfondir les concepts et diverses notions relatives à la construction -et à l'approche fréquentiste dans un premier temps- des probas et du concept fondamental des variables aléatoires dans cette partie de cours) et clairement bien expliqué.

Tout d'abord, en plusieurs parties et concernant :

-- le cours magistral de Mme Sylvie Méléard est abordé dans un ordre de notions croissantes et cohérentes très bien expliquées tant au niveau des concepts que des techniques, avec humilité et sans formalisme excessif selon moi mais avec la rigueur nécessaire qui me semble si chère à l'X... Cela ne doit en aucun cas faire peur et rebuter, il faudra cependant et selon moi avoir de bonnes bases niveau S (suffisant), voire un bon niveau L1 Sciences ou Maths (mais pas nécessaire); de nombreuses notations et pré-requis sont rappelés graduellement, ce qui est super appréciable ! En somme un vrai fil conducteur dans ce cours, beaucoup d'intelligence conceptuelle et de nombreuses façons ou approches expliquées de voir les problématiques initiales en Probas (approche fréquentiste et ensembliste vs plus loin approche fonctionnelle de la VA et transport de la structure de la proba de sorte à effectuer des calculs qui ont du sens avec ce que l'on veut modéliser, bien expliqué plus bas par certains déjà..).

-- pour ce qui est des exos, abordés et expliqués par M. Chazotte et M. Graham, ils vont en difficulté croissantes, et doivent être considérés comme de vrais exos d'approfondissement pour bien explorer de nombreux cas d'applications des probas; plus durs en général que les problèmes-questions des Quiz qui eux, à peu près tous à part quelques exceptions, sont faisables voire aisés sous couvert de connaître et maîtriser le cours ! Je recommande d'essayer de faire la plupart des exos à une (*) tout seul d'abord en premier temps, c'est faisable ! Les corrections et explications en vidéos & Pdf sont pour moi et pour la plupart très bien faites et expliquées, se suffisent à elles mêmes pour avoir compris les exos. Cependant pour le reste de certaines explications, et c'est là mon seul bémol à ce cours, il y manquerait une petite participation souhaitable du ou des profs dans la section "corrigé des exos", également pour donner une ou des pistes et indices afin d'expliquer l'application précise de certaines notions rencontrées lors de certains exos, même si cela ne doit évidemment pas se substituer aux efforts et travaux de l'élève. Mais la disponibilité et l'engagement de ces enseignants-chercheurs d'un tel niveau au sein de leur école ne leur permettant peut être pas de répondre activement au forum (ce qui est honnêtement compréhensible aussi !), il ne faudra pas hésiter à se débrouiller seul(e) pour gérer ou régler les 10 à 20% restants de difficultés à l'aide peut être d'autres ressources docs. à trouver sur internet.

-- Enfin, les quelques vidéos de visu. , d'expérimentat°s et de modélisation au sein des derniers chapitres (il y en aura bcp plus dans la Partie 2 de cours !) sont très bien faites et aident bien à comprendre des phénomènes tels que la simulation de VA et les fct°s de répartit° typiques représentant bon nombres de phénomènes aléatoires se traduisant dans le concret !

En somme et ayant validé les deux parties de ce cours via certificats, je peux dire que cette partie sera utile et abordable sans trop d'efforts d'abstraction (jusqu'aux deux dernières semaines de ce cours) pour avoir une solide base et compréhension des probas et phénomènes aléatoires que l'on peut être amené à étudier, à comprendre et à utiliser. Dans mon cas par ex. pour un projet de spé. en Data Science, lié à des modélisations de données rencontrées dans la vie de tous les jours, utilisant ces outils et ces concepts indispensables! Je recommande au passage dans un deuxième temps la deuxième partie pour approfondir les diverses notions de probas (cela fera l'objet d'un comm. Bis sur cet autre partie), dont leur lois et v.a. qui les caractérisent à plusieurs variables, et l'étude du théorème central limite, qui a de nombreuses utilités et répercussion pour celles et ceux qui veulent étudier et faire des stats ou de la Data Science plus tard comme moi par ex.

Donc si vous voulez étudier et faire des probas pour vos projets pros ou lors d'études supps en complément de spé., c'est un cours indispensable et must-have à prendre, je vous souhaite Bon Courage !!! Merci de votre attention !!

von Roland T

5. Mai 2016

J'ai suivi jusqu'au bout ce MOOC.

J'ai apprécié la grande qualité de l'équipe enseignante, le niveau du cours !

La partie "variable aléatoire réelle" a été difficile à suivre pour moi vu mes lacunes.

J'ai aussi bien aimé les exercices, nombreux et variés. J'espère que leur correction restera disponible un moment car je n'ai pas encore tout examiné de près.

Une première réserve : on voit que l'équipe n'est pas constituée de pros de la vidéo, ça manquait assez souvent de naturel et du coup l'ensemble paraissait fréquemment assez austère, mais ça n'est pas vraiment très important !

Une deuxième plus sérieuse : j'aurais apprécié que les enseignants jettent de temps en temps un oeil sur les questions du forum - les miennes par exemple ! - Il me semble que que c'est ce que l'on peut attendre d'un MOOC, cette spécificité que de créer ou maintenir en ligne un lien entre enseignants et étudiants. Dommage !

Le forum n'a pas fonctionné, les étudiants intervenant se comptant sur les doigts d'une seule main. Encore dommage car c'est très stimulant et enrichissant que de lire les contributions des autres étudiants et c'est d'une grande aide.

Ces réserves ne m'empêchent pas de dire que j'ai eu beaucoup de plaisir à suivre ce MOOC, de grande qualité, je le redis et je pense suivre dans un moment la partie II.

Cordialement, Roland Thiers

von Michael S

22. Juli 2017

Un très bon cours, des conferences claires et précises. De bons rappels sur des notions de mathématiques les premieres semaines, mais qui ne sont pas presents les dernières. Il y a de très bonnes demonstrations, mais il manque peut être quelques exemples concrets lors des conferences. De bons exercices mais pas forcement en rapport avec les QCM qui sont tout de meme assez simples par rapport au niveau d'ensemble du cours.

von Moncef S

31. Okt. 2016

très bon cours, seul bémol, examens trop rudimentaires

von S. A P

12. Mai 2021

I cannot win with this course! The instructors are mostly reading from Powerpoint presentations and the quizzes can only be passed if you answered ALL questions correctly! I wish they would not include many questions per question number but provide clear separate questions. Adding computer generated homework that gives hints (comparable to what Pearson's does) would be helpful to prepare for these quizzes. When I take this course's quiz and fail, while trying to figure out what I did wrong I should find a reasonably quick solution to my errors. Because I am not being prepared enough and because there are several questions within one question number, It is more difficult and unnecessarily time consuming to correct errors and thus learn from them. Since this is an online, asynchronous course, quizzes should be a teaching experience not a "I will fail you experience!"

von Francois-Alexandre T

7. Apr. 2018

Très mal expliqué...