Apprendre les Statistiques avec Python

Contenu du cours

Apprendre les Statistiques avec Python

Apprendre les Statistiques avec Python

1. Concepts de Base

Échantillon vs Population Types de Statistiques Types de Données Valeur Moyenne Valeur Médiane Valeur Médiane d'un Nombre Pair de Valeurs Moyenne ou Médiane Valeur Modale Quiz sur les Statistiques Descriptives

2. Moyenne, Médiane et Mode avec Python

Examiner le Jeu de Données Calcul des Valeurs Moyenne et Médiane avec Python Statistiques Avec Pandas Calculer la Moyenne et la Médiane des Salaires

3. Variance et Écart Type

Variance de la Population Variance d'Échantillon Calculer la Variance avec Python Écart Type Écart Type avec Python Calcul du Variance et de l'Écart Type

4. Covariance contre Corrélation

Covariance Corrélation Quiz sur la Covariance et la Corrélation Calcul de la Covariance et de la Corrélation

5. Intervalle de Confiance

Explorer l'Ensemble de Données Intervalle de Confiance Calcul du Niveau de Confiance avec Python Quiz sur la Largeur de l'Intervalle de Confiance Calculer l’Intervalle de Confiance à 95 %Calcul Avancé d'Intervalle de Confiance avec Python Associer les Fonctions

6. Tests Statistiques

Qu'est-ce Qu'un Test T Hypothèses Test T Mathématiquement Test Unilatéral et Test Bilatéral Hypothèses du t-test Réalisation d'un Test T dans Python Réaliser un Test T Test t Apparié

Examiner le Jeu de Données

Dans cette section, un échantillon des salaires des spécialistes en informatique sera analysé. Commencez par examiner les cinq premières observations de l'ensemble de données :

work_year - année au cours de laquelle le salaire a été versé ;
experience_level - niveau d'expérience : EN pour débutant, MI pour intermédiaire, SE pour senior, EX pour cadre ;
job_title - intitulé du poste ;
salary - montant du salaire ;
salary_currency - devise du salaire ;
salary_in_usd - montant du salaire en USD ;
company_location - localisation de l'entreprise ;
company_size - taille de l'entreprise : S pour petite, M pour moyenne, L pour grande.

Une revue des types de données en statistique commence maintenant, suivie d'une activité visant à associer chaque nom de colonne à son type de donnée correspondant.

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 1

Demandez à l'IA

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1. Concepts de Base

Échantillon vs Population Types de Statistiques Types de Données Valeur Moyenne Valeur Médiane Valeur Médiane d'un Nombre Pair de Valeurs Moyenne ou Médiane Valeur Modale Quiz sur les Statistiques Descriptives

2. Moyenne, Médiane et Mode avec Python

Examiner le Jeu de Données Calcul des Valeurs Moyenne et Médiane avec Python Statistiques Avec Pandas Calculer la Moyenne et la Médiane des Salaires

3. Variance et Écart Type

Variance de la Population Variance d'Échantillon Calculer la Variance avec Python Écart Type Écart Type avec Python Calcul du Variance et de l'Écart Type

4. Covariance contre Corrélation

Covariance Corrélation Quiz sur la Covariance et la Corrélation Calcul de la Covariance et de la Corrélation

5. Intervalle de Confiance

Explorer l'Ensemble de Données Intervalle de Confiance Calcul du Niveau de Confiance avec Python Quiz sur la Largeur de l'Intervalle de Confiance Calculer l’Intervalle de Confiance à 95 %Calcul Avancé d'Intervalle de Confiance avec Python Associer les Fonctions

6. Tests Statistiques

Qu'est-ce Qu'un Test T Hypothèses Test T Mathématiquement Test Unilatéral et Test Bilatéral Hypothèses du t-test Réalisation d'un Test T dans Python Réaliser un Test T Test t Apparié

Examiner le Jeu de Données

Dans cette section, un échantillon des salaires des spécialistes en informatique sera analysé. Commencez par examiner les cinq premières observations de l'ensemble de données :

work_year - année au cours de laquelle le salaire a été versé ;
experience_level - niveau d'expérience : EN pour débutant, MI pour intermédiaire, SE pour senior, EX pour cadre ;
job_title - intitulé du poste ;
salary - montant du salaire ;
salary_currency - devise du salaire ;
salary_in_usd - montant du salaire en USD ;
company_location - localisation de l'entreprise ;
company_size - taille de l'entreprise : S pour petite, M pour moyenne, L pour grande.

Une revue des types de données en statistique commence maintenant, suivie d'une activité visant à associer chaque nom de colonne à son type de donnée correspondant.

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