Summary  
This chapter introduces pattern matching as a way to dispatch inputs to the correct function implementation based on their shape or value, enabling concise and expressive branching logic.  

General domain of usage  
Data processing

Acquérez une base solide en statistiques avec Python. Apprenez les concepts statistiques essentiels et appliquez-les à l’aide de NumPy et pandas. Progressez des mesures de base telles que la moyenne et la variance jusqu’aux tests d’hypothèses, intervalles de confiance et analyses de données avec des exercices pratiques.

Découvrez les principes statistiques fondamentaux, y compris les types de données, les mesures de tendance centrale et les principales différences entre échantillons et populations.

Apprendre à calculer et interpréter la moyenne, la médiane et le mode avec Python. S'exercer à ces opérations avec pandas pour analyser des ensembles de données réels.

Comprendre comment la variance et l'écart type mesurent la dispersion des données. Apprendre à calculer ces mesures manuellement et à l'aide d'outils Python.

Découvrez comment la covariance et la corrélation décrivent les relations entre les variables. Exercices de calcul et de comparaison de ces deux mesures en Python.

Maîtrise des intervalles de confiance pour estimer les paramètres d'une population. Utilisation de NumPy, pandas et des bibliothèques de visualisation pour calculer et interpréter les intervalles avec des données réelles.

Apprenez les principes fondamentaux des tests d'hypothèse et du test t. Comprenez comment concevoir, réaliser et interpréter des tests à l'aide de Python pour soutenir les décisions basées sur les données.

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