À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure de résumer des ensembles de données à l'aide de statistiques descriptives, de visualiser des distributions avec Python, d'évaluer les probabilités, de tester des hypothèses et de construire des modèles de régression pour l'analyse prédictive. Cette formation pratique dote les apprenants de la capacité d'appliquer la pensée statistique à des projets de science des données du monde réel, garantissant qu'ils peuvent analyser, interpréter et présenter des données efficacement. Le cours commence par les fondements de la science des données et des statistiques descriptives, couvrant les mesures de tendance centrale, de dispersion, de corrélation et les visualisations à l'aide d'histogrammes. Les apprenants passeront ensuite aux probabilités et aux tests d'hypothèse, maîtrisant des concepts tels que les événements exclusifs, les valeurs P, les statistiques de test et les types d'erreur. Enfin, le cours culmine avec la régression et la construction de modèles, où les apprenants ajustent des modèles, analysent les sorties, évaluent les résidus et appliquent des techniques avancées d'ajustement de courbes. Ce qui rend ce cours unique est son intégration pratique de Pandas et NumPy avec la théorie statistique, permettant aux apprenants non seulement de comprendre les concepts, mais aussi de les mettre en œuvre directement en Python. Avec des modules structurés et des exercices guidés, ce cours comble le fossé entre les fondements statistiques et la science des données appliquée, préparant les apprenants à l'analytique avancée, à l'apprentissage automatique et à la prise de décision basée sur les données.