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LINKEDIN - Python - Les statistiques 2020 WEB 720p Fr x264
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LINKEDIN - Python - Les statistiques 2020 WEB 720p Fr x264 (Size: 1.27 GB)
| 01_contenu | |||
| 01. Introduction | |||
| 01. Bienvenue dans « Python Les statistiques ».mp4 | 30.71 MB | ||
| 02. Mettre en place les prérequis.mp4 | 6.4 MB | ||
| 02. Aborder les bases des statistiques | |||
| 01. S'initier aux statistiques.mp4 | 23.94 MB | ||
| 02. Utiliser les statistiques avec Python.mp4 | 15.98 MB | ||
| 03. Installer son environnement de travail.mp4 | 31.15 MB | ||
| 04. Travailler avec Jupyter.mp4 | 21.97 MB | ||
| 05. Défi Créer un échantillon de données et calculer les statist.mp4 | 18.64 MB | ||
| 06. Solution Créer un échantillon de données et calculer les sta.mp4 | 31.87 MB | ||
| 03. Comprendre la statistique descriptive | |||
| 01. Importer un échantillon avec Pandas.mp4 | 33.32 MB | ||
| 02. Organiser des données.mp4 | 31.75 MB | ||
| 03. Préparer des données.mp4 | 26.04 MB | ||
| 04. Manipuler des données avec Pandas.mp4 | 33.73 MB | ||
| 05. Utiliser la fonction melt de Pandas.mp4 | 36.06 MB | ||
| 06. Utiliser la fonction apply de Pandas.mp4 | 33.76 MB | ||
| 07. Normaliser les données.mp4 | 32.73 MB | ||
| 08. Étudier une variable quantitative.mp4 | 30 MB | ||
| 09. Étudier une variable qualitative.mp4 | 26.13 MB | ||
| 10. Défi Charger et préparer un jeu de données.mp4 | 22.92 MB | ||
| 11. Solution Charger et préparer un jeu de données.mp4 | 38.31 MB | ||
| 04. Visualiser les données | |||
| 01. Découvrir Matplotlib.mp4 | 32.95 MB | ||
| 02. Ajouter des couleurs à un graphique.mp4 | 24.13 MB | ||
| 03. Utilisez les histogrammes.mp4 | 29.43 MB | ||
| 04. Utilisez les boîtes à moustaches.mp4 | 27.53 MB | ||
| 05. Étudier les relations entre deux variables.mp4 | 29.86 MB | ||
| 06. Défi Analyser des relations entre les variables d'un jeu de .mp4 | 21.66 MB | ||
| 07. Solution Analyser des relations entre les variables d'un jeu.mp4 | 32.56 MB | ||
| 05. Effectuer des tests paramétriques et non paramétriques | |||
| 01. Aborder la loi normale.mp4 | 21.99 MB | ||
| 02. Comprendre les notions de population et d'échantillon.mp4 | 22.1 MB | ||
| 03. Calculer l'intervalle de confiance.mp4 | 26.07 MB | ||
| 04. Estimer une moyenne.mp4 | 34.39 MB | ||
| 05. Effectuer un test d'hypothèse.mp4 | 32.45 MB | ||
| 06. Calculer la p-value.mp4 | 22.16 MB | ||
| 07. Défi Réaliser un test d'hypothèse complet selon une démarche.mp4 | 14.89 MB | ||
| 08. Solution Réaliser un test d'hypothèse complet selon une déma.mp4 | 34.45 MB | ||
| 06. Réaliser une analyse prédictive | |||
| 01. Définir l'objectif de la modélisation statistique.mp4 | 12.71 MB | ||
| 02. Étudier les données.mp4 | 35.63 MB | ||
| 03. Réaliser une modélisation linéaire.mp4 | 36.18 MB | ||
| 04. Valider un modèle.mp4 | 36.25 MB | ||
| 05. Comparer les statistiques avec le machine learning.mp4 | 9.69 MB | ||
| 06. Défi Réaliser un modèle de régression logistique et mesurer .mp4 | 22.79 MB | ||
| 07. Solution Réaliser un modèle de régression logistique et mesu.mp4 | 34.65 MB | ||
| 08. Aller plus loin dans la mesure des performances du modèle de.mp4 | 35.04 MB | ||
| 07. Conclusion | |||
| 01. Conclure ce cours sur Python.mp4 | 7.43 MB | ||
| 99_code_source | |||
| Chapitre01 | |||
| 01_05 | |||
| .ipynb_checkpoints | |||
| 01_05_Défi-checkpoint.ipynb | 926 B | ||
| Solution_Défi_01-checkpoint.ipynb | 2.93 KB | ||
| 01_05_Défi.ipynb | 926 B | ||
| 01_06 | |||
| .ipynb_checkpoints | |||
| 01_06_Solution_Défi_Début-checkpoint.ipynb | 819 B | ||
| 01_06_Solution_final-checkpoint.ipynb | 4.25 KB | ||
| 01_06_Solution_Défi_Début.ipynb | 819 B | ||
| 01_06_Solution_final.ipynb | 4.25 KB | ||
| Chapitre02 | |||
| 02_01 | |||
| .ipynb_checkpoints | |||
| 02_01_Importer_les_données_début-checkpoint.ipynb | 697 B | ||
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| 02_01_Importer_les_données_début.ipynb | 697 B | ||
| 02_01_Importer_les_données_final.ipynb | 39.77 KB | ||
| 02_02 | |||
| .ipynb_checkpoints | |||
| 02_02_Organisation_des_données_début-checkpoint.ipynb | 766 B | ||
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| 02_02_Organisation_des_données_début.ipynb | 766 B | ||
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| Chapitre03 | |||
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| Chapitre04 | |||
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| 04_03_Intervalle_de_Confiance_début.ipynb | 1020 B | ||
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| Chapitre05 | |||
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| 05_02_Analyse_des_données_final.ipynb | 1.08 MB | ||
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| 05_03_Modèle_Linéaire_début.ipynb | 1.46 KB | ||
| 05_03_Modèle_Linéaire_final.ipynb | 1.24 MB | ||
| 05_04 | |||
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| 05_04_Validation_début.ipynb | 1.34 KB | ||
| 05_04_Validation_final.ipynb | 1.27 MB | ||
| 05_06 | |||
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| 05_06_Défi.ipynb | 17.22 KB | ||
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| 05_07_Solution_étape1_début-checkpoint.ipynb | 1.05 KB | ||
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| 05_07_Solution_étape1_début.ipynb | 1.05 KB | ||
| 05_07_Solution_étape1_final.ipynb | 53.43 KB | ||
| 05_08 | |||
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| 05_08_Solution_étape2_début-checkpoint.ipynb | 53.42 KB | ||
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| 05_08_Solution_étape2_début.ipynb | 53.42 KB | ||
| 05_08_Solution_étape2_final.ipynb | 337.94 KB | ||
| Data | |||
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| ecoles-creches-idf.csv | 5.3 MB | ||
| output | |||
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| ecoles-creches-idf-melt.csv | 21.21 MB | ||
| ecoles-creches-idf-polluant.csv | 860.08 KB | ||
| geometry.csv | 13.56 MB | ||
| ozone.csv | 57.54 KB | ||
| ozone.csv | 57.1 KB | ||
| ozone.txt | 57.09 KB | ||
| ozone.xlsx | 82.34 KB | ||
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| Chapitre01 | |||
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| Chapitre02 | |||
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| Chapitre03 | |||
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Description
LINKEDIN - Python - Les statistiques 2020 WEB 720p Fr x264
Avec l'arrivée du big data et la multiplicité des sources de données, nos besoins en matière de statistiques et de data science sont de plus en plus importants. Pour décrire et interpréter avec performance ces données, vous devez savoir exploiter les statistiques. Dans ce cours, Madjid Khichane, Ingénieur en informatique et PhD en IA, vous explique comment utiliser les notions de statistiques les plus courantes avec le langage de programmation Python. À partir de jeux de données réels, vous pratiquerez les statistiques descriptives, les statistiques inférentielles et la modélisation statistique. Ainsi, vous transformerez des structures de données complexes en données faciles à visualiser et à comprendre.
Informations
Parution : 2020
Editeur : Linkedin
Formateur: Madjid Khichane
Nombre de vidéos: 43
Durée : 2h 56min
Langue : Fr
Qualité : WEB-DL 720p
Format : MP4
Codec vidéo: AVC 700 kb/s variable
Codec audio: AAC 160 kb/s
Code source: OUI
NB Fichiers: 322
Poids Total : 1.27 Go
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