Dans ce module, nous explorerons les outils fondamentaux des Statistiques descriptives, notamment la moyenne, la médiane, le mode et les mesures de dispersion telles que l'étendue et l'Écart-type. Vous vous entraînerez également à interpréter les distributions de données du monde réel et à saisir la signification des moments statistiques. Cette section jette les bases de l'interprétation des données brutes.

Dans ce module, nous allons nous plonger dans le concept des distributions, en nous concentrant sur la distribution normale et les Z-scores. Grâce à la théorie et à la pratique, vous apprendrez à interpréter les scores standardisés et à reconnaître les modèles de distribution dans les ensembles de données. Ces connaissances sont essentielles pour une meilleure compréhension des statistiques.

Dans ce module, nous passerons des statistiques descriptives à la théorie des probabilités, en abordant les règles fondamentales, les théorèmes clés et les distributions de probabilités. Vous développerez de solides compétences analytiques grâce à des exercices pratiques et explorerez des concepts tels que la valeur attendue et le Théorème central limite. La maîtrise de cette section est essentielle pour la modélisation prédictive.

Dans ce module, nous vous présenterons les statistiques déductives par le biais des tests d'hypothèse. Vous apprendrez à tirer des conclusions sur les populations, à calculer la taille des échantillons et à tester les hypothèses à l'aide de méthodes statistiques. Cette section vous permet de prendre des décisions fondées sur les données en toute confiance.

Dans ce module, nous explorerons l'analyse de régression en tant qu'outil d'authentification, en commençant par la régression linéaire simple. Vous apprendrez à quantifier les relations entre les variables et à évaluer la qualité de vos modèles. Des exercices pratiques en situation réelle renforceront les techniques statistiques clés.

Dans ce module, nous allons plonger plus profondément dans les techniques de régression avancées et les algorithmes d'apprentissage automatique. De la régression linéaire multiple aux arbres décisionnels et aux forêts aléatoires, vous explorerez la modélisation prédictive dans des environnements plus dynamiques. Vous apprendrez également à gérer les défis courants liés aux données, tels que l'ajustement excessif et les données manquantes.

Dans ce module, nous explorerons l'Analyse de variance (ANOVA), un outil statistique puissant permettant de comparer les moyennes des groupes. Vous apprendrez à analyser l'influence de facteurs uniques et multiples, à appliquer la distribution F et à tirer des conclusions valables de vos données. Il s'agit d'une étape essentielle pour maîtriser les Statistiques déductives.

Dans ce module, nous conclurons le cours par une synthèse finale, en réfléchissant à ce que vous avez accompli et aux connaissances que vous avez acquises. Vous serez guidé sur la façon de faire avancer votre apprentissage et d'appliquer ces concepts dans des projets réels d'analytique des données et de science des données.