Avec l'avènement du Big Data et la multiplication des sources de données, la diversité et la quantité des données traitées augmentent rapidement et les besoins en statistiques et en Data Science n'ont jamais été aussi cruciaux.

Dans cette vidéo, vous allez apprendre à réaliser des statistiques descriptives avec le langage Python.

Après avoir installé l’environnement de travail nécessaire, vous étudierez les statistiques descriptives de base avant d’utiliser la bibliothèque Pandas pour manipuler les données. Vous verrez comment exploiter la visualisation des données avec Matplotlib pour étudier la distribution de variables quantitatives et des variables qualitatives. Pour finir, vous découvrirez des exemples d’estimation d’une moyenne ainsi que de test d’hypothèses.

• Durée totale01h45
• Introduction aux statistiques
  • Prérequis00:55
  • Introduction aux statistiques11:59
  • Pourquoi les statistiques avec Python ?01:30
  • Installer son environnement de travail08:37
  • Les statistiques descriptives 07:37
• Statistiques descriptives
  • Importer un échantillon avec Pandas06:47
  • Structure des données 06:57
  • Manipulation des données avec Pandas05:36
  • Utiliser les fonctions avancées de Pandas04:20
  • Utiliser la fonction apply03:12
  • Etudier une variable quantitative03:01
  • Etudier une variable qualitative04:21
• Le pouvoir de la visualisation de données
  • Introduction à Matplotlib05:19
  • Ajouter des couleurs dans vos graphiques02:08
  • Utiliser les histogrammes 03:08
  • Utiliser les boîtes à moustache02:21
  • Etudier les relations entre deux variables02:32
• Tests paramétrique et non paramétrique
  • La loi normale centrée réduite05:13
  • Estimer une moyenne03:38
  • Test d'hypothèse04:07
  • Calcul de la p-value05:07
  • La modélisation statistique02:45
  • Statistiques vs Machine Learning02:45
  • Conclusion01:06