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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/les-bases-de-la-statistique-et-de-lanalyse-de-donnees/
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**课程名称：** 统计学与数据分析基础 **课程概述：** 本课程旨在为初学者打下坚实的统计学与数据分析基础。我们将系统地学习数据分析的核心概念，包括： * **集中趋势测量：** 算术平均数、几何平均数、中位数、众数、分位数、最小值与最大值。 * **数据分布形态：** 峰度（Kurtosis）与偏度（Skewness）。 * **离散程度测量：** 方差、标准差与四分位差（IQR）。 * **概率分布。** 课程采用理论与实践相结合的方式，通过生动的实例辅助理解。我们将逐步引导使用 Python 和 Colab 进行编码实践，深入探讨每个概念的含义和实际应用，目标是让学员在课程结束后能够独立进行有意义的统计分析。 **目标受众：** 本课程特别适合希望入门统计学、掌握数据基本认知能力的初学者，无论其专业领域或学术背景。我们将从理论基础出发，结合鲜活的案例，力求清晰易懂。 **课程亮点：** * **循序渐进：** 从基础概念到实际应用，步步为营。 * **Python实践：** 结合 Google Colab，通过编码加深理解。 * **案例教学：** 运用生活中的实例，让统计学不再枯燥。 * **高效学习：** 课程时长精炼（2.5小时），直击核心，避免冗长，帮助学员快速掌握要点。 **课程内容（重点）：** * 数据集中趋势的测量方法 * 理解和分析数据分布的形状 * 量化数据的分散程度 * 概率分布的基本概念 * Python编程入门及在数据分析中的初步应用
Ce cours vous permettra de débuter votre apprentissage en statistique et en analyse de données sur de bonnes bases en abordant les problématiques de tendance centrale , dispersion, densité et loi de probabilité et enfin mesures de forme tout cela en optant pour une approche qui regroupe l'aspect théoriques et pratique a travers des exemples vivants.Nous utiliserons du coding Python sur Colab en avançant étape par étape pour assimiler en profondeur le sens et l'utilité de chaque concept étudié , l'objectif étant d'être capable a la fin de ce cours de produire des analyses statistiques cohérentes.Cette formation s'adresse aux débutants qui souhaitent se familiariser avec les statistiques et s'autonomiser pour être capable de comprendre les données et cela quel que soit le domaine d'activité et le cursus académique de l'apprenant en démarrant de la base théorique de chaque concept et ne schématisant en recourant a des exemples vivants.Ce cours de 2h30 s'efforce aussi dans l'optique d' éviter de tomber dans la longueur qui peut rapidement disperser l'apprenant, de synthétiser au maximum et d'aller directement a l'essentiel pour éviter de se perdre mais aussi pour permettre un apprentissage plus rapide. Nous aborderons donc les problématiques de:Mesures de tendance centrale ( Moyenne Géométrique et Moyenne arithmétique , Médiane , Mode , Quantiles , Min et Max )Mesures de forme de distribution ou de densité ( Kurtosis et Skewness )Mesures de dispersion ( Variance , Ecart Type et Ecart Interquartile ICQ )Lois de ProbabilitéIntroduction a l'utilisation de Python ( Colab )
