Summary  
This chapter covers exploratory data analysis techniques in code, including loading and inspecting data structures, computing summary statistics, handling missing values, and printing sample records to identify patterns and issues.

General domain of usage  
Data science

Questo corso fornisce una conoscenza di base della statistica. È pensato per studenti con una conoscenza basilare della sintassi di Python, poiché lavoreranno con i moduli NumPy e pandas. Durante il corso, acquisirai familiarità con i concetti fondamentali e poi passerai gradualmente a concetti e compiti più complessi.

Questa sezione ci aiuterà ad affrontare il primo vero caso statistico: la determinazione degli intervalli di confidenza. È richiesta la conoscenza delle librerie NumPy, pandas, Matplotlib e Seaborn per calcolare formule matematiche e realizzare visualizzazioni. Per motivarti a completare questa sezione, voglio sottolineare che incontrerai una piccola parte teorica ma una notevole quantità di pratica!

Una parte imprescindibile del lavoro di un data analyst è la conduzione di test di ipotesi. Al termine di questa sezione, comprenderai il concetto alla base dei test in statistica e sarai in grado di eseguire un t-test utilizzando Python.

Esplorare il Set di Dati

Soluzione

Awesome!

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