Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
La probabilité étudie les régularités qui émergent des résultats d’expériences aléatoires. Dans ce cours, vous découvrirez des notions fondamentales comme les variables aléatoires (en commençant par l’exemple classique du lancer de pièce), le calcul de l’espérance et de la variance, les lois de probabilité et la probabilité conditionnelle. Nous verrons aussi deux résultats majeurs en probabilité : la loi des grands nombres et le théorème central limite. Comme la probabilité est au cœur de la data science et du Machine Learning, ces concepts vous aideront à comprendre et appliquer les modèles de manière plus robuste. Le hasard est partout, et l’étude des probabilités changera votre regard sur le monde. Prêt·e à jouer avec l’aléatoire ?
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Commençons par lancer des pièces
Le lancer de pièce est l’exemple classique d’une expérience aléatoire. Les issues possibles sont pile ou face. Ce type d’expérience, appelée épreuve de Bernoulli ou essai binomial, permet d’étudier des problèmes à deux issues, comme « oui » ou « non » et « vote » ou « pas de vote ». Ce chapitre présente les expériences de Bernoulli, les lois binomiales pour modéliser plusieurs épreuves de Bernoulli, et des simulations de probabilité avec la bibliothèque scipy.
- Lançons une pièce en Python50 XP
- Lancer des pièces100 XP
- Utiliser binom pour lancer encore plus de pièces100 XP
- Fonctions de masse et de distribution de probabilité50 XP
- Prédire la probabilité de défauts100 XP
- Prédire le statut d’emploi100 XP
- Prédire le taux de condamnation pour cambriolage100 XP
- Valeur attendue, moyenne et variance50 XP
- Calculer l’espérance et la variance50 XP
- Calculer la moyenne empirique100 XP
- Vérifier le résultat100 XP
- Calculer la moyenne et la variance d’un échantillon100 XP
2
Calculez quelques probabilités
Dans ce chapitre, vous apprendrez à calculer différents types de probabilités, comme la probabilité de l’intersection de deux événements et la somme des probabilités de deux événements, et à simuler ces situations. Vous verrez aussi la probabilité conditionnelle et l’application de la formule de Bayes.
3
Des lois de probabilité importantes
Jusqu’ici, nous avons travaillé avec des lois binomiales, mais une variable aléatoire peut suivre de nombreuses lois de probabilité. Dans ce chapitre, nous introduirons trois autres lois liées à la binomiale : les lois normale, de Poisson et géométrique.
4
Quand la probabilité rencontre les statistiques
Maintenant que vous savez calculer des probabilités et des propriétés importantes des lois de probabilité, nous présenterons deux résultats essentiels : la loi des grands nombres et le théorème central limite. Cela élargira votre compréhension de la façon dont la moyenne d’échantillon converge vers la moyenne de la population à mesure que davantage de données sont disponibles, et de la manière dont la somme de variables aléatoires se comporte sous certaines conditions.
Nous explorerons également les liens entre les régressions linéaire et logistique comme applications de la probabilité et des statistiques en data science.
Fondamentaux des probabilités en Python
Cours
terminé
