Statistiques Pour Data Scientists Et Analystes: Approche Statistique Pour La Prise De Décision Basée Sur Les Données En Utilisant Python

Descriptionstatistics Est Un Outil Puissant Pour L'Analyse, La Visualisation Et L'Inférence Des Données.

Python est un langage de programmation populaire qui offre un riche ensemble de bibliothèques et de frameworks pour le calcul statistique.

Ensemble, Ils Peuvent Vous Aider à Résoudre des Problèmes du Monde Réel et à Prendre des Décisions Éclairées Basées sur les Données.

Ce livre vous enseigne comment utiliser Python pour mettre en œuvre des concepts et des techniques statistiques de manière pratique et efficace.

Vous apprendrez également comment effectuer de la science et de l'analyse de données pour générer des insights, des modèles et des tendances. Ce livre présente les bases des statistiques, telles que les statistiques descriptives et inférentielles, le ML, les distributions de probabilité, les tests d'hypothèses et les intervalles de confiance.

Il couvre également des sujets avancés tels que l'analyse de régression, l'algèbre linéaire, les tests statistiques, les séries temporelles, la survie et l'analyse de corrélation.

Vous apprendrez à identifier les tendances, à interpréter les données et à prendre des décisions basées sur les données.

Le livre met l'accent sur l'apprentissage pratique avec des exemples, des exercices et des extraits de code utilisant des bibliothèques Python populaires comme Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et Scipy pour effectuer diverses tâches statistiques. À la fin de ce livre, vous aurez une base solide en statistiques et en programmation Python.

Vous pourrez explorer, analyser et visualiser des données à l'aide de Python.

Vous pourrez également effectuer divers tests statistiques et interpréter les résultats. Ce que vous apprendrez Maîtriser les techniques de manipulation, de nettoyage et de visualisation de données à l'aide de Python.

Appliquer les méthodes statistiques de base pour analyser des ensembles de données du monde réel.

Construire et évaluer des modèles statistiques pour la régression, la classification et le clustering.

Interpréter et communiquer efficacement les informations tirées des analyses statistiques.

Explorez des techniques statistiques avancées comme les séries temporelles et l'analyse de survie. À qui s'adresse ce livreCe livre est idéal pour les scientifiques des données, les ingénieurs ML, les statisticiens, les praticiens Python, les chercheurs et toute personne travaillant avec des données et des statistiques.