🎯 𝗙𝗲𝘂𝗶𝗹 𝗱𝗲 𝗿𝗼𝘂𝘁𝗲 𝐩𝐨𝐮𝐫 𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐫𝐞 𝐥𝐞𝐬 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬
Apprendre les statistiques est essentiel pour progresser en data science, analyse de données et intelligence artificielle.
𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir.
Voici un parcours structuré pour maîtriser pas à pas :
Comprendre les bases : Moyenne, Médiane, Variance, Types de données... Probabilités : Lois de probabilité, Distributions, Théorème Central Limite... Corrélations & Régressions : Relations entre variables, Régression linéaire et multiple... Statistiques inférentielles : Échantillonnage, Tests d’hypothèses, p-values, intervalles de confiance... Méthodes avancées : Tests non-paramétriques, Séries temporelles, Tests du Chi-Deux... ANOVA (Analyse de Variance) : Comprendre les différences entre groupes.
Cette roadmap est un guide clair et progressif pour passer de débutant à avancé en statistiques.________________________________________
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Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢é𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖𝙣𝙩𝙞𝙩𝙖𝙩𝙞𝙫𝙚𝙨
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