Maîtriser Les Statistiques Pour Data Scientist Et Data Analyst : 3h30 De Formation

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Accédez aux ressources (codes Python, datasets, supports) https://natacha-njongwa-yepnga.kit.com/formationstatistique Candidater à mon bootcamp en IA et Data Science https://tally.so/r/q4Zp67 Cette formation complète vous donne toutes les bases pour analyser vos données, comprendre les statistiques, vérifier vos hypothèses et choisir les bons tests. Une approche professionnelle, claire et orientée pratique. INTRODUCTION — Pourquoi les statistiques sont la base de l’IA 00:00:00 — IA partout, mais oubli de l’essentiel 00:01:20 — Présentation de la formation 00:02:05 — Installation de l’environnement (Anaconda) 00:03:10 — Découverte de Jupyter Notebook 00:06:47 — Structure globale de la formation MODULE 0 — Fondamentaux des statistiques Concepts essentiels 00:08:01 — Qu’est-ce que la statistique ? 00:08:55 — Notion de variable statistique 00:10:08 — Types de variables 00:14:52 — Population, échantillon et paramètres MODULE 1 — Analyse univariée (variables quantitatives) 00:18:58 — Introduction à l’analyse univariée 00:23:26 - Tendance centrale 00:27:30 —Dispersion 00:32:29 —Position 00:37:45 — Histogramme 00:38:38 — Courbe de densité 00:41:09 — Boxplot 00:43:31 — Détection des valeurs extrêmes (IQR) 00:46:09 — Forme de la distribution MODULE 2 — Analyse univariée (variables qualitatives) 00:51:33 — Variables qualitatives : rappels 00:51:56 — Effectifs et fréquences 00:53:19 — Proportions 00:55:36 — Graphiques en barres 00:56:48 — Diagrammes circulaires 00:57:54 — Erreurs à éviter (moyenne qualitative) MODULE 3 — Échantillonnage et biais 00:58:41 — Pourquoi l’échantillon est critique 00:59:06 — Représentativité 01:00:04 — Méthodes d’échantillonnage 01:04:57 — Définition des biais statistiques 01:10:28 — Questions critiques à se poser 01:12:26 — Biais et IA : risques majeurs MODULE 4 — Probabilités (fondamentaux) 01:14:19 — Pourquoi les probabilités 01:16:35 — Lien probabilités / statistiques 01:18:13 — Théorème de Bayes 01:21:02 — Lois de probabilité discrètes 01:26:16 — Lois continues MODULE 5 — Analyse bivariée Deux variables quantitatives 01:31:39 — Scatterplot 01:32:38 — Corrélation 01:34:26 — Pearson, Spearman, Kendall Quantitative + qualitative 01:38:42 — Comparaison par groupe 01:42:08 — Boxplots comparatifs Deux qualitatives 01:45:47 — Tableaux de contingence 01:48:05 — Proportions 01:53:44 — Visualisations MODULE 6 — Tests statistiques 01:56:31 — Pourquoi tester 01:58:53 — Hypothèses H0 / H1 02:02:30 — P-valeur 02:10:08 — Erreurs de type I et II 02:13:36 — Paramétrique vs non-paramétrique MODULE 7 — Normalité et choix des tests 02:16:47 — Pourquoi la normalité 02:21:15 — Q-Q plot 02:23:53 — Tests de normalité 02:29:13 — Impact sur le choix des tests MODULE 7 — Comparaison de groupes 02:30:44 — Deux groupes (Student, Welch, Mann-Whitney) 02:44:28 — Plus de deux groupes (ANOVA, Kruskal-Wallis) 02:50:38 — Variables qualitatives (Chi-deux, Fisher, V de Cramer) MODULE 8 — Analyse multivariée 03:02:11 — Matrice de corrélation 03:08:29 — Réduction de dimension 03:09:12 — ACP : principes et interprétation MODULE 9 — Statistiques et IA 03:21:16 — Pourquoi les statistiques sont indispensables en IA 03:25:41 — Synthèse finale et prochaines étapes Ressources : https://natacha-njongwa-yepnga.kit.com/formationstatistique Candidature bootcamp : https://tally.so/r/q4Zp67 --------------------------------------- 🚨 Liens pertinents 🚨 Envie de collaborer avec moi ? Faites votre demande ici : https://tally.so/r/nGorkZ Ma newsletters: https://natacha-njongwa-yepnga.ck.page/inscriptionnewsletter YouTube : https://www.youtube.com/c/LeCoinStat?sub_confirmation=1 Linkedin:https://www.linkedin.com/in/natacha-njongwa-yepnga/ Discord: https://discord.com/invite/RpyvkR7SfQ TikTok: https://vm.tiktok.com/ZMLEgAhku/ Instagram :https://www.instagram.com/lecoin_stat/ Facebook : https://www.facebook.com/LeCoinStat