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

Dette kurset gir deg grunnleggende kunnskap om statistikk. Det er ment for studenter med grunnleggende kjennskap til Python-syntaks, da de vil arbeide med NumPy- og pandas-modulene. I løpet av kurset vil du bli kjent med de grunnleggende konseptene og deretter gradvis gå videre til mer komplekse begreper og oppgaver.

Denne delen vil hjelpe oss med å håndtere det første reelle statistiske tilfellet: å finne konfidensintervaller. Det krever kunnskap om NumPy, pandas, Matplotlib og Seaborn-biblioteket for å beregne matematiske formler og lage visualiseringer. For å motivere deg til å gjennomføre denne delen, vil jeg påpeke at du vil møte en liten mengde teori, men en betydelig mengde praksis!

En uatskillelig del av en dataanalytikers hverdag er å gjennomføre hypotesetesting. Etter å ha fullført denne delen vil du forstå ideen bak testing i statistikk og kunne utføre en t-test ved hjelp av Python.

Matche Funksjonene

Awesome!

Matche Funksjonene