Statistiques et Probabilités pour Data Science
Statistics & Probability for Data Science
Maîtrisez les statistiques et probabilités pour l'analyse de données : distributions, tests d'hypothèses, régression et inférence statistique.
📋Prérequis
Bases en mathématiques, programmation Python, notions d'algèbre
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase de base - Probabilités
Durée estimée : 2-3 mois
Fondamentaux des probabilités
Probabilités Fondamentales
Concepts de base
📚Sujets principaux :
- •Sample spaces
- •Events
- •Probability axioms
- •Conditional probability
- •Independence
- •Bayes' theorem
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Calculs de probabilités
- ✓Théorème de Bayes
- ✓Problèmes classiques
Variables Aléatoires
Variables aléatoires
📚Sujets principaux :
- •Discrete random variables
- •Continuous random variables
- •PMF & PDF
- •CDF
- •Expected value
- •Variance
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Calculs d'espérance
- ✓Fonctions de répartition
- ✓Simulations Python
Distributions Classiques
Distributions de probabilité
📚Sujets principaux :
- •Bernoulli
- •Binomial
- •Poisson
- •Uniform
- •Normal/Gaussian
- •Exponential
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Visualisation distributions
- ✓Applications pratiques
- ✓Tests avec Python
Phase Intermédiaire - Statistiques Inférentielles
Durée estimée : 2-3 mois
Inférence statistique
Statistiques Descriptives
Analyse descriptive
📚Sujets principaux :
- •Mean, median, mode
- •Variance & std deviation
- •Quartiles & percentiles
- •Correlation
- •Covariance
- •Data visualization
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓EDA avec pandas
- ✓Visualisations
- ✓Rapports statistiques
Estimation et Intervalles de Confiance
Estimation de paramètres
📚Sujets principaux :
- •Point estimation
- •Confidence intervals
- •Central limit theorem
- •Sample size
- •Bootstrap methods
- •Maximum likelihood
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Intervalles de confiance
- ✓Bootstrap
- ✓Estimation MLE
Tests d'Hypothèses
Tests statistiques
📚Sujets principaux :
- •Null & alternative hypotheses
- •p-values
- •t-tests
- •Chi-square tests
- •ANOVA
- •Type I & II errors
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Tests t avec scipy
- ✓Tests chi-carré
- ✓ANOVA
Phase Avancée - Modélisation Statistique
Durée estimée : 2-3 mois
Modélisation et régression
Régression Linéaire
Modèles de régression
📚Sujets principaux :
- •Simple linear regression
- •Multiple regression
- •Least squares
- •R-squared
- •Residual analysis
- •Assumptions
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Régression avec scikit-learn
- ✓Analyse de résidus
- ✓Prédictions
Régression Avancée
Techniques avancées
📚Sujets principaux :
- •Logistic regression
- •Polynomial regression
- •Regularization (Ridge/Lasso)
- •Model selection
- •Cross-validation
- •Feature engineering
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Classification logistique
- ✓Régularisation
- ✓Sélection de modèles
Statistiques Bayésiennes
Approche bayésienne
📚Sujets principaux :
- •Bayesian inference
- •Prior & posterior
- •Conjugate priors
- •MCMC methods
- •Bayesian networks
- •Applications
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Inférence bayésienne
- ✓PyMC3
- ✓Applications pratiques
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