Comment apprendre les statistiques en 2026 : Guide complet pour les débutants

Principaux concepts statistiques à connaître

Il est essentiel de construire une base conceptuelle solide avant de vous lancer dans des projets concrets. Par conséquent, si vous êtes totalement novice en statistiques, commencez par vous concentrer sur les concepts fondamentaux que je mentionne ci-dessous : 

Statistiques descriptives

Les statistiques descriptives permettent de résumer et de décrire les principales caractéristiques d'un ensemble de données sous forme numérique et visuelle. La moyenne d'un échantillon est un exemple de statistique descriptive, qui se subdivise comme suit : 

Mesures de tendance centrale 

Ils indiquent où se trouvent la plupart des données. Il existe trois méthodes pour le calculer : 

Mesures de variabilité 

Ils indiquent à quel point les points de données sont dispersés par rapport à la moyenne, y compris l'étendue, la variance et l'écart type.  

Correlation 

La corrélation mesure la force et la direction de la relation entre deux variables. Voici ce que signifient les différentes corrélations : 

• Une corrélation de 0 signifie qu'il n'y a pas de relation linéaire.
• +1 indique une relation idéale. Si une variable augmente, l'autre augmente également. 
• -1 indique qu'il existe une relation négative. Cela signifie que si une variable augmente, l'autre diminue. 

Veuillez consulter cette fiche descriptive sur les statistiques pour obtenir un aperçu détaillé.  

Probabilité

La probabilité mesure l'incertitude afin d'évaluer la probabilité qu'un événement se produise en se basant sur un rapport entre les résultats favorables et les résultats possibles. Pour obtenir une estimation plus précise, il est recommandé d'augmenter le nombre d'essais. Les règles de base en matière de probabilité comprennent : 

• Éventail de probabilités : Les probabilités varient de 0 à 1, où 0 indique que l'événement ne se produira pas, et 1 signifie que l'événement se produira. 
• La somme des probabilités : La probabilité totale de tous les résultats possibles est égale à 1. 
• Règle d'addition : Si deux événements ne peuvent pas se produire simultanément, leur probabilité totale est égale à la somme de leurs probabilités individuelles. 

P(A or B) = P(A) + P(B) 

Si deux événements peuvent se produire simultanément, veuillez soustraire la probabilité qu'ils se produisent tous les deux en même temps. 

P(A or B) = P(A) +P (B) - P(A and B) 

• Règle de multiplication : La probabilité que deux événements indépendants se produisent est le produit de leurs probabilités. 

P(A and B) = P(A) × P(B) 

Dans le cas d'événements indépendants, la probabilité qu'un événement se produise est donnée par le fait qu'un autre événement s'est déjà produit. 

P(A and B) = P(A) × P(B/A) 

Probabilité conditionnelle 

Il mesure la probabilité qu'un événement se produise lorsqu'une condition y est associée. Les scientifiques des données utilisent ce type de probabilité pour aborder les questions de type « si... alors ». Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour déterminer si l'achat d'une action spécifique améliorera le portefeuille d'un client. 

Distributions de probabilité 

Les distributions de probabilité décrivent la manière dont les probabilités sont réparties entre les résultats possibles. Par exemple, vous pourriez souhaiter prédire le taux de réussite d'une campagne marketing en vous basant sur les facteurs suivants :

• Budget 
• Données démographiques 
• Durée de la campagne 

Étant donné que vous ne connaissez pas l'impact de ces facteurs sur la réussite, vous pouvez utiliser la distribution de probabilité pour prendre des décisions éclairées basées sur les données passées. 

Statistiques inférentielles 

Les statistiques inférentielles permettent de tirer des conclusions sur une population plus large à partir des observations d'un échantillon. Cela implique deux erreurs ou incertitudes potentielles :

• Une erreur de type I se produit lorsque l'on rejette à tort une hypothèse nulle vraie. se produit lorsque vous rejetez par erreur une hypothèse nulle vraie. 
• L'erreur de type II indique que vous ne pouvez pas rejeter une hypothèse nulle erronée. 

Test d'hypothèse 

Ce test est une forme essentielle de statistique inférentielle, qui permet de vérifier une hypothèse concernant une population à partir de données échantillonnées. Il existe deux hypothèses : 

• L' hypothèse nulle suppose qu'il n'y a aucun effet ni aucune différence. 
• Une hypothèse alternative est toujours l'opposé de l'hypothèse nulle. 

Après avoir défini ces hypothèses, vous choisissez un niveau de signification, souvent 0,05. Une « valeur p » inférieure au niveau de signification rejette l'hypothèse nulle. Dans le cas contraire, vous l'acceptez. 

Intervalles de confiance 

Dans les intervalles de confiance, vous pouvez observer une plage de valeurs qui inclut le paramètre réel de la population. Par exemple, un intervalle de confiance de 95 % signifie que si l'étude était répétée à plusieurs reprises, la valeur réelle se situerait dans les intervalles dans 95 % des cas. 

Tirer des conclusions est au cœur des statistiques inférentielles des données. En procédant ainsi, vous pouvez :

• Veuillez résumer les principales conclusions.
• Veuillez évaluer si votre hypothèse est valable.
• Veuillez examiner dans quelle mesure vos résultats s'appliquent à la population. 

Tests statistiques courants

Les tests statistiques analysent des données quantitatives et répondent à des questions de recherche spécifiques. Les tests les plus courants comprennent les tests t, les tests du chi carré et l'ANOVA. Voici un tableau qui définit chaque test et répertorie leurs utilisations : 

J'ai inclus cette section afin de fournir des indications sur les statistiques et les probabilités. Maintenant, examinons comment les apprendre de la manière la plus efficace possible. 

Comment acquérir des connaissances en statistiques à partir de zéro

Les statistiques couvrent de nombreux domaines, ce qui peut être déroutant pour les débutants. C'est pourquoi j'ai préparé un guide étape par étape sur la manière de démarrer à partir de zéro, de choisir les bons sujets et de trouver des projets pour vous équiper pleinement dans ce domaine : 

Étape 1 : Commencez par les bases

Avant d'aborder des sujets avancés, il est essentiel de rafraîchir ses connaissances sur les notions de base telles que les statistiques descriptives et les probabilités : 

• Statistiques descriptives : Une solide maîtrise des statistiques descriptives, y compris les mesures de tendance centrale et de variabilité, vous permettra de présenter les données de manière pertinente. 
• Probabilité : Grâce à des connaissances de base en probabilité, vous pouvez réduire les biais d'échantillonnage et réaliser des économies, car il n'est pas nécessaire de tester l'ensemble de la population. 

Voici quelques ressources qui fournissent des informations plus approfondies sur ces sujets : 

• Introduction aux règles de probabilité - Aide-mémoire
• Introduction aux statistiques
• Introduction aux statistiques en Python

Étape 2 : Entraînez-vous avec des données réelles

Il n'est pas suffisant de comprendre les concepts statistiques ; il est également nécessaire de s'exercer à l'aide de données réelles, en utilisant des outils tels qu'Excel, Google Sheets, R et Python. Voici comment vous pouvez vous exercer à l'aide de ces outils : 

• Google Sheets vous permet de calculer la moyenne, de créer des visualisations et d'effectuer des régressions linéaires. 
• R vous permet d'effectuer différentes analyses statistiques et de représenter les données sous forme de graphiques. 
• Python dispose de différentes bibliothèques permettant de calculer diverses statistiques, notamment des statistiques descriptives et des tests d'hypothèse. 

Pour en savoir plus sur ces outils, veuillez consulter les ressources ci-dessous : 

• Introduction aux statistiques dans Google Sheets
• Test d'hypothèse dans R
• Pensée statistique en Python

Étape 3 : Apprendre les statistiques inférentielles

Une fois que vous avez assimilé les concepts statistiques fondamentaux et que vous comprenez leur application pratique, passez aux statistiques inférentielles. Cela vous aidera à analyser et à interpréter les données. Vous pouvez utiliser des tests d'hypothèse, des intervalles de confiance et d'autres tests pertinents pour comparer deux groupes d'échantillons issus d'une population. 

Veuillez consulter ce cours pour approfondir vos connaissances sur les différents concepts de statistiques inférentielles : 

• Inférence statistique avec R
• Principes fondamentaux de l'inférence en Python

Étape 4 : Explorer les sujets avancés

Il est maintenant temps de vous mettre davantage au défi. Une fois que vous vous serez familiarisé avec les concepts fondamentaux, explorez des sujets plus approfondis. Voici quelques domaines à examiner :

• Analyse de régression : Cela vous aidera à appréhender les relations entre différents facteurs. Il est extrêmement utile dans des domaines tels que l'économie et les sciences sociales.
• Analyse des séries chronologiques : Si vous vous intéressez à la prévision des tendances ou si vous travaillez avec des données qui évoluent au fil du temps, ceci est fait pour vous. C'est un domaine important dans la finance et les prévisions météorologiques.
• Statistiques bayésiennes : Cette approche vous aide à actualiser vos croyances à mesure que vous obtenez de nouvelles informations. Il est utile pour la prise de décision et l'apprentissage automatique.

Ne vous inquiétez pas si cela vous semble complexe — procédez étape par étape. Ils permettront d'envisager de nouvelles façons d'analyser les données et de résoudre les problèmes. 

À ce stade, veuillez consulter les ressources suivantes :

• Cours d'introduction à la régression dans R
• Cours d'introduction à la modélisation linéaire en Python
• Cours sur l'analyse des séries chronologiques en Python

Étape 5 : Appliquer les statistiques aux projets

Vous souvenez-vous de la règle selon laquelle c'est en forgeant qu'on devient forgeron ? Il en va de même pour les statistiques. Plus vous les utiliserez dans des situations réelles, plus vous vous améliorerez. Et c'est un excellent moyen de comprendre comment tous ces concepts fonctionnent dans la réalité. 

Par conséquent, si vous souhaitez améliorer vos compétences en analyse de données, je vous recommande de travailler sur des projets concrets. Vous pouvez trouver différents ensembles de données sur GitHub ou Kaggle pour réaliser les tests souhaités. Par la suite, vous pouvez procéder à une analyse de régression afin d'examiner les données et de tirer des conclusions. 

De plus, voici quelques-uns de mes projets guidés recommandés sur les statistiques et l'analyse de données (ils comprennent des ensembles de données) : 

• Test d'hypothèse avec des matchs de football masculin et féminin
• Ce client achètera-t-il votre produit ?
• Que vous indique votre fréquence cardiaque ?

Exemple de plan d'apprentissage pour les statistiques 

Maintenant que vous savez comment procéder étape par étape, il est temps de vous lancer. J'ai élaboré ce programme d'apprentissage hebdomadaire afin de vous aider à acquérir les concepts fondamentaux tels que les statistiques descriptives et les probabilités, puis à passer aux statistiques inférentielles et à divers tests. 

Semaine 1 : Introduction aux statistiques descriptives 

Commencez par les bases des statistiques descriptives. Il est essentiel de bien comprendre ces concepts pour nettoyer et analyser efficacement les données. Commencez par des ensembles de données simples pour vous exercer à calculer des mesures telles que la moyenne, la médiane, le mode et l'écart type. Cela vous aidera à comprendre comment ces statistiques résument et interprètent les données. 

Semaine 2 : Comprendre la probabilité

Ensuite, familiarisez-vous avec les concepts de probabilité. Calculez la probabilité qu'un événement se produise et familiarisez-vous avec les règles fondamentales, telles que la manière d'additionner et de multiplier les probabilités. Apprenez également comment la probabilité conditionnelle modifie la probabilité d'un événement en fonction d'un autre événement. 

Étudiez les distributions de probabilité courantes pour appréhender la manière dont les données sont réparties. Entraînez-vous à l'aide d'exemples concrets, tels que le calcul de la probabilité d'obtenir différents chiffres en lançant un dé. 

Semaine 3 : Principes fondamentaux des statistiques inférentielles

Apprenez les principes fondamentaux du test d'hypothèse. Ils contribuent dans des domaines tels que les essais cliniques à déterminer si un nouveau traitement est plus efficace que les traitements existants. 

Ensuite, veuillez comprendre les concepts d'intervalles de confiance et de valeurs p. Ils sont indispensables si vous souhaitez prendre des décisions éclairées concernant les données. La mise en pratique de ces concepts sur des ensembles de données tels que des études sur les soins de santé ou des statistiques sportives vous permettra de tirer des conclusions. 

Semaine 4 : Exploration des tests statistiques 

Cette semaine, nous allons étudier différents tests statistiques, notamment les tests t et les tests du chi carré. Comprenez comment utiliser ces tests sur différents types de données. Par exemple, un test t peut être utilisé pour comparer les moyennes de deux groupes, et un test du chi carré peut être effectué pour déterminer la relation entre deux variables. Cela vous permettra de comparer les résultats des enquêtes et de comprendre les tendances dans le comportement des clients.  

Semaine 5 : Sujets avancés et applications

Enfin, concentrez-vous sur les techniques avancées telles que l'analyse de régression, l'ANOVA et l'analyse des séries chronologiques. Il vous aidera à identifier les relations entre différentes variables. Par exemple, vous pouvez utiliser l'analyse de régression pour démontrer l'impact des publicités sur les ventes. ANOVA vous permettra de comparer différentes campagnes. Pour une meilleure compréhension, il est recommandé d'appliquer ces techniques à des ensembles de données complexes.  

Les meilleures ressources pour l'apprentissage des statistiques

Si vous souhaitez acquérir des bases solides en statistiques, il est essentiel de vous procurer les meilleures ressources disponibles. Voici quelques-unes de mes suggestions pour vous : 

Cours en ligne

DataCamp propose des cours adaptés aux débutants si vous souhaitez commencer à apprendre les statistiques en ligne. Vous pouvez utiliser notre format interactif et nos exercices pratiques pour mieux comprendre les concepts. 

Voici quelques-unes de mes recommandations à votre intention :

• Pour les notions de base en statistiques : Introduction aux statistiques
• Pour apprendre les statistiques dans R : Introduction aux statistiques dans R
• Utilisez Python pour tester des hypothèses : Test d'hypothèse en Python
• Pour apprendre les techniques de régression en Python : Introduction à la régression avec statsmodels en Python
• Découvrez comment utiliser Google Sheets pour les statistiques : Introduction aux statistiques dans Google Sheets
• Découvrez comment utiliser Tableau pour les statistiques : Techniques statistiques dans Tableau  

Lire des livres 

Si vous préférez approfondir vos connaissances sur certains sujets, rien ne vaut les livres. Veuillez consulter ces ouvrages pour acquérir de solides connaissances théoriques, accompagnées d'exemples pertinents. 

• Une lecture indispensable pour les statistiques : Statistiques nues par Charles Wheelan
• Pour un guide avancé sur les statistiques : Les éléments de l'apprentissage statistique par Hastie, Tibshirani et Friedman 

Chaînes YouTube et tutoriels

Pour ceux qui préfèrent les cours vidéo gratuits, YouTube propose d'excellentes chaînes et tutoriels. Voici quelques-unes de mes recommandations à votre intention : 

• Khan Academy propose une liste de lecture complète sur les statistiques couvrant tous les principaux sujets.
• StartQuest avec Josh Starmer est une autre chaîne qui propose des listes de lecture sur les principes fondamentaux des statistiques et les statistiques dans R. 

Plateformes d'entraînement

DataCamp propose de nombreux projets dans lesquels vous pouvez appliquer l'analyse statistique à des ensembles de données réels. Le plus intéressant est que vous pouvez ajouter ces projets à votre portfolio. Si vous souhaitez aller plus loin, nous vous recommandons d'essayer Kaggle, une autre plateforme qui fournit des ensembles de données et vous permet de mettre vos compétences à l'épreuve. 

Veuillez consulter les ressources suivantes :  

• Pour la visualisation des données : Une histoire visuelle des lauréats du prix Nobel
• Pour mettre en pratique vos compétences en matière de nettoyage et de manipulation des données : Analyse des tendances du marché Airbnb
• Pour effectuer une analyse de cluster k-means : Diplômes qui vous sont bénéfiques

Conseils pour maîtriser les statistiques

J'ai moi-même suivi un parcours d'apprentissage des statistiques et je souhaite partager quelques conseils qui m'ont été utiles. Ces stratégies peuvent considérablement améliorer votre compréhension et votre application des concepts statistiques. Voici comment procéder : 

• Veuillez vous entraîner régulièrement : Si vous souhaitez devenir data scientist et que vous ne maîtrisez pas les tests simples tels que le test du chi carré, il est recommandé de vous exercer plus fréquemment. Travailler sur des problèmes concrets et appliquer les statistiques à des situations réelles. Cela consolidera vos connaissances et vous permettra de développer votre esprit critique. 
• Rejoignez des groupes d'étude ou des forums : La statistique est un domaine vaste, et l'apprendre de manière autonome peut s'avérer difficile. Il existe des communautés en ligne, telles que des forums et des groupes, où vous pouvez poser des questions. Il est donc préférable de rejoindre ces communautés et de collaborer avec d'autres analystes. 
• Travaillez sur des projets concrets : Mettez vos connaissances en pratique dans le cadre de projets concrets. Par exemple, vous pourriez analyser des données pour un article de recherche ou mener une étude de marché. Je vous recommanderais également de participer à quelques concours de science des données. Ils seront exigeants, mais vous permettront de renforcer vos compétences. 
• Restez curieux et continuez à apprendre : Étant donné que la technologie évolue constamment, les critères de recrutement ne restent pas non plus les mêmes. Certaines entreprises exigent des connaissances de base en statistiques, tandis que d'autres privilégient une compréhension approfondie. Il est donc essentiel de vous tenir informé des différents outils statistiques et de leurs applications. 

Conclusions finales 

L'apprentissage des statistiques peut sembler intimidant si vous n'êtes pas passionné par les mathématiques et que vous débutez votre carrière dans la science des données. Avec la bonne approche et les ressources adéquates, vous pouvez simplifier votre parcours vers la maîtrise des statistiques. À mesure que de nouveaux outils apparaissent pour l'analyse de données complexes, veuillez vous tenir informé des dernières avancées. 

R est le langage le plus couramment utilisé qui offre des fonctions intégrées pour divers tests statistiques. Si vous ne savez pas comment utiliser R pour les statistiques, veuillez consulter notre guide de carrière complet, Statisticien avec R.