S’entraîner aux questions d’entretien en statistiques avec Python

Ce chapitre lance le cours en rappelant les probabilités conditionnelles, le théorème de Bayes et le théorème central limite. Au passage, vous apprendrez à traiter des questions s’appuyant sur des lois de probabilité fréquemment utilisées.

Dans ce chapitre, vous vous préparerez aux notions statistiques liées à l’analyse exploratoire des données. Les thèmes abordés incluent les statistiques descriptives, la gestion des variables catégorielles et l’étude des relations entre variables. Les exercices vous prépareront à une évaluation analytique ou à une question de code centrée sur les stats.

Préparez-vous à approfondir des notions essentielles sur les expérimentations et les tests en révisant les intervalles de confiance, les tests d’hypothèses, les tests multiples, ainsi que le rôle de la puissance statistique et de la taille d’échantillon. Nous aborderons aussi les types d’erreurs et leur interprétation en pratique.

Pour conclure, nous traiterons des concepts étroitement liés aux modèles de régression et de classification. Le chapitre commence par un rappel des algorithmes fondamentaux de Machine Learning, puis enchaîne rapidement sur l’évaluation des modèles, la gestion de cas particuliers et le compromis biais-variance.