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

Побудуйте міцну базу знань зі статистики за допомогою Python. Вивчайте основні статистичні концепції та застосовуйте їх на практиці з використанням NumPy і pandas. Перейдіть від базових мір, таких як середнє та дисперсія, до перевірки гіпотез, довірчих інтервалів і отримання висновків на основі даних із практичними завданнями.

Ознайомлення з основними статистичними принципами, включаючи типи даних, міри центральної тенденції та ключові відмінності між вибірками і генеральними сукупностями.

Вивчення обчислення та інтерпретації середнього, медіани та моди за допомогою Python. Практика виконання цих операцій з використанням pandas для аналізу реальних наборів даних.

Зрозумійте, як дисперсія та стандартне відхилення вимірюють розподіл даних. Дізнайтеся, як обчислювати ці показники вручну та за допомогою інструментів Python.

Дослідження того, як коваріація та кореляція описують взаємозв'язки між змінними. Практика обчислення та порівняння обох метрик у Python.

Опанування довірчих інтервалів для оцінки параметрів генеральної сукупності. Використання NumPy, pandas та бібліотек для візуалізації для обчислення та інтерпретації інтервалів на основі реальних даних.

Вивчення основ гіпотезного тестування та t-тесту. Розуміння принципів розробки, проведення та інтерпретації тестів за допомогою Python для підтримки прийняття рішень на основі даних.

Зіставлення Функцій

Awesome!

Зіставлення Функцій