Statistiques appliquées et tests A/B en Python

De nombreux professionnels des données autodidactes ont des difficultés avec la rigueur mathématique sous-jacente requise pour une analyse confiante. Ce cours comble cette lacune de connaissances en vous transformant d'un apprenant axé sur le code en un praticien des données statistiquement solide. Vous apprendrez à concevoir des expériences, à valider des hypothèses et à tirer des conclusions robustes à l'aide de Python. Ce que vous apprendrez : • Comprendre la terminologie statistique fondamentale, les distributions de probabilité et les concepts clés. • Concevoir et évaluer des tests A/B pour mesurer l'impact réel des décisions commerciales. • Appliquer l'inférence statistique et les tests d'hypothèses à des ensembles de données pratiques. • Calculer la taille de l'échantillon, la puissance statistique et les intervalles de confiance pour garantir des résultats fiables. • Écrire du code Python propre et reproductible en utilisant les bibliothèques de dataframes modernes et les environnements virtuels. • Reconnaître et éviter les pièges analytiques courants et les biais dans la conception expérimentale. Le programme commence par la terminologie essentielle et les concepts de probabilité fondamentaux avant de passer à l'inférence pratique et à la conception expérimentale. Vous lirez des explications claires et travaillerez à travers des extraits de code Python écrits qui renforcent votre compréhension de la façon dont les statistiques s'appliquent aux données réelles. Conçu spécifiquement pour les débutants et les analystes autodidactes, ce cours ne nécessite aucune connaissance mathématique avancée préalable. Commencez à développer votre intuition statistique dès aujourd'hui et éliminez les conjectures de votre analyse de données.