Jour : 15 décembre 2013

Je viens de terminer l’examen final de Statistics One, un MOOC de Princeton sur les statistiques. J’ai déjà parlé plusieurs fois de ce MOOC, mais une petite synthèse me paraît utile.

Comme beaucoup de MOOC anglo-saxons, Statistics One est gratuit. Par contre, aucun certificat n’est délivré à son issue. Donc ceux qui en font la chasse doivent passer leur chemin. Les quiz et les deux examens ont d’ailleurs un nombre illimité d’essais (en fait 100…), ce qui permet, même simplement par déduction, de répondre correctement aux QCM.

La note n’a donc aucune importance. Ce n’était pas le cas pour le MOOC de Stanford, où j’ai bien plus transpiré pour un joli certificat. De ce point de vue, j’ai pris bien plus de plaisir à obtenir ce bout de papier car j’ai retrouvé mes sensations (ça fait très sportif, pour un homme de salon comme moi) d’étudiant avant un examen/concours.

Les cours de Princeton sont intuitifs et pédagogiques. Les TD sur R, après un début brutal, sont en fait assez intéressants et représentent un bon début d’initiation (je reste très modeste) à l’utilisation de ce logiciel qui est quand même diabolique, même pour des pros des statistiques. Je suis toujours impressionné de lire dans des articles de Significance que des auteurs ont transpiré à grosses gouttes pour sortir un graphique.

Le seul point noir de ce MOOC est un certain laxisme de la part de l’équipe enseignante qui transparaît notamment dans les quiz. Pas mal de quiz comportaient une erreur ou une difficulté stupide qui empêchait d’avoir la note maximale.

Imaginez la scène se répétant presque chaque semaine: le quiz est un prolongement du TP avec quelques questions théoriques, mais surtout des questions sur l’utilisation pratique d’une fonction de R. Vous faites tourner R (en copiant/collant le TP, ce qui évite pas mal de migraines) et vous obtenez un résultat numérique. Vous êtes contents, mais le quiz répond que le résultat est faux. Perplexité, on recommence, c’est encore faux… Vous vous jetez sur les fora: en fait, il ne faut pas répondre 0.68 mais .68 (à l’américaine). Bon, ça, ça va encore. Mais d’autres fois, vous vous rendez compte qu’il faut répondre la valeur de la médiane, alors que c’est la moyenne qui est demandée, ou un p issu d’un test de Tukey pour la population A, alors que c’est la population B qui est demandée…

La plupart du temps, ce n’est pas le staff qui corrige le problème, mais d’autres étudiants qui trouvent le truc.

C’est énervant, mais rien de bien terrible.

Revoir des notions de bases et manipuler des statistiques, surtout via R, qui est peu commode, a été pour moi une bonne expérience.

Ces statistiques sont finalement tombées à un moment parfait pour moi. Un changement professionnel a fait exploser mon nombre de soucis à gérer et s’effondrer mon temps d’esprit libre. Je n’ai pour l’instant pas de regrets, et j’ai trouvé dans les statistiques un dérivatif sur lequel me fixer, totalement différent de ce que je fais toute la journée.

L’an prochain, je ferai un autre MOOC de statistiques, pour me rafraîchir l’esprit. Je vous raconterai!

(J’ai aussi trouvé pour le printemps 2014 un MOOC qui me parle bien: Unethical Decision Making in Organizations de l’Université de Lausanne.)