📊 𝑺𝒕𝒂𝒕𝒊𝒔𝒕𝒊𝒒𝒖𝒆𝒔 𝒆𝒕 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑺𝒄𝒊𝒆𝒏𝒄𝒆 : 10 concepts à maîtriser absolument
Dans le monde de la Data Science, les algorithmes avancés, l’intelligence artificielle et le machine learning reposent toujours sur une base incontournable : la statistique.
Avant de prédire, classifier ou automatiser, il faut savoir comprendre les données.
Voici 10 notions essentielles que tout analyste de données, chercheur ou futur data scientist devrait maîtriser :
𝑳𝒂 𝒎𝒐𝒚𝒆𝒏𝒏𝒆 : elle résume une série par sa valeur centrale, mais peut être influencée par les valeurs extrêmes. 𝑳𝒂 𝒎𝒆́𝒅𝒊𝒂𝒏𝒆 : elle indique la valeur du milieu et reste très utile lorsque les données sont asymétriques. 𝑳𝒆 𝒎𝒐𝒅𝒆 : il montre la valeur la plus fréquente, pratique pour repérer les comportements dominants. 𝑳𝒂 𝒗𝒂𝒓𝒊𝒂𝒏𝒄𝒆 : elle mesure la dispersion globale des données autour de la moyenne. 𝑳’𝒆́𝒄𝒂𝒓𝒕-𝒕𝒚𝒑𝒆 : il permet de comprendre à quel point les observations s’éloignent de la moyenne. 𝑳𝒂 𝒑𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒆́ : elle quantifie l’incertitude et permet d’évaluer la chance qu’un événement se produise. 𝑳𝒂 𝒄𝒐𝒓𝒓𝒆́𝒍𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 : elle mesure la force du lien entre deux variables, sans prouver automatiquement une causalité. 𝑳𝒆 𝒕𝒆𝒔𝒕 𝒅’𝒉𝒚𝒑𝒐𝒕𝒉𝒆̀𝒔𝒆 : il aide à décider si un résultat observé est statistiquement significatif ou simplement dû au hasard. 𝑳’𝒊𝒏𝒕𝒆𝒓𝒗𝒂𝒍𝒍𝒆 𝒅𝒆 𝒄𝒐𝒏𝒇𝒊𝒂𝒏𝒄𝒆 : il donne une plage de valeurs plausibles autour d’une estimation. 𝑳𝒂 𝒓𝒆́𝒈𝒓𝒆𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 : elle permet d’expliquer, de modéliser et de prédire une variable à partir d’une ou plusieurs autres.
𝑳𝒂 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒔𝒄𝒊𝒆𝒏𝒄𝒆 𝒏’𝒆𝒔𝒕 𝒑𝒂𝒔 𝒔𝒆𝒖𝒍𝒆𝒎𝒆𝒏𝒕 𝒖𝒏𝒆 𝒂𝒇𝒇𝒂𝒊𝒓𝒆 𝒅𝒆 𝒄𝒐𝒅𝒆.C’est d’abord une capacité à poser les bonnes questions, interpréter les résultats et transformer les données en décisions utiles.
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