Maîtrisez les concepts statistiques qui sont au cœur de la science des données moderne grâce à Python. Ce cours vous apprend à analyser, interpréter et présenter des données en associant la théorie statistique à des applications pratiques à l'aide de Pandas et NumPy. Vous acquerrez des bases solides en statistiques descriptives, en probabilités, en tests d'hypothèses et en régression, tout en appliquant ces concepts à des ensembles de données structurés sous Python.

Vous commencerez par explorer les principes fondamentaux de la science des données, en apprenant à résumer des ensembles de données à l’aide de mesures de tendance centrale, de dispersion et de corrélation, ainsi que de visualisations telles que les histogrammes. Vous développerez ensuite votre raisonnement statistique à travers les probabilités, l’analyse d’événements, les techniques de sommation et les tests d’hypothèses, en interprétant les valeurs p, les statistiques de test et les types d’erreurs. Enfin, vous construirez et évaluerez des modèles de régression, analyserez les résidus, interpréterez les coefficients et appliquerez des techniques d’ajustement de courbes pour étayer l’analyse prédictive. Conçu pour les apprenants qui souhaitent renforcer leurs compétences en science des données et en analyse statistique, ce cours met l’accent sur l’apprentissage pratique en intégrant Python, Pandas et NumPy aux méthodes statistiques fondamentales CORE. À l’issue de ce cours, vous serez capable de synthétiser et de visualiser des données, d’évaluer des preuves statistiques, de construire des modèles de régression et d’appliquer la pensée statistique à des projets concrets de science des données, ce qui vous préparera à l’analyse avancée, à l’apprentissage automatique et à la prise de décision fondée sur les données.