Analyse statistique et modélisation de données avec Python

Les données ne sont utiles que si vous pouvez les interpréter correctement et objectivement.Ce cours comble le fossé entre les chiffres bruts et les informations exploitables en vous apprenant à penser comme un statisticien tout en utilisant Python comme outil principal.Vous passerez de la manipulation de données de base à la réalisation de tests statistiques rigoureux et à la construction de modèles prédictifs, en vous assurant que vos conclusions sont étayées par des preuves mathématiques. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts fondamentaux tels que les distributions de probabilité, la tendance centrale et la variabilité. - Appliquer des techniques modernes de traitement des données en utilisant les flux de travail de bibliothèque actuels pour une analyse efficace. - Effectuer des tests d'hypothèses et interpréter les valeurs de p pour prendre des décisions basées sur des données. - Créer des résumés descriptifs et des représentations statistiques d'ensembles de données complexes à l'aide de code. - Exécuter des modèles de régression linéaire et logistique pour identifier les relations entre les variables. - Pratiquer les normes de reproductibilité modernes pour s'assurer que vos résultats statistiques sont fiables et transparents. Le programme commence par la terminologie essentielle et les types de données avant de passer aux statistiques descriptives, aux probabilités et à la modélisation inférentielle avancée. Vous lirez des explications détaillées et pratiquerez vos compétences avec des exercices de code écrit conçus pour simuler des scénarios de données du monde réel. Ce cours est conçu pour les débutants sans expérience préalable en statistiques ou en programmation qui souhaitent entrer dans le monde de la science des données.