Fait partie du Journey Machine LearningNouveauParcoursStatistiques pour le machine learning, par la pratique
Les statistiques dont chaque modèle a besoin, apprises en simulant et en traçant, pas en mémorisant des formules. Du vrai Python avec NumPy, pandas, SciPy et scikit-learn, un graphique par leçon.
64 leçons63 défis265 questions de quiz
- Adapté aux débutants
Aide au codage assistée par IA
Leçons interactives et pratiques
Quiz pour tester vos connaissances
Certificat gratuit de réussite
Programme
Cette section fait partie du Journey Machine Learning. Le programme complet contient d'autres sections : clique sur n'importe quel aperçu ci-dessous pour le voir sur la page du Journey.
- Section 1Données et visualisations60 leçons
Section 2
Statistiques pour le ML
Commencer la sectionDémarrerLes statistiques qui sous-tendent chaque modèle : tendance centrale et dispersion, distributions, calcul des probabilités par simulation, échantillons, valeurs aberrantes, corrélation, lignes de tendance et tests de comparaison entre groupes, puis mise à l’échelle et encodage des caractéristiques. Chaque notion est calculée sur des données réelles et représentée graphiquement.Centre et dispersion
6 leçons625Distributions
6 leçons625Les probabilités par simulation
6 leçons625Échantillons et populations
5 leçons520Valeurs aberrantes
5 leçons520Relations
6 leçons525Droites de tendance
6 leçons625Comparer des groupes
6 leçons625Mise à l’échelle des caractéristiques
5 leçons520Encodage des catégories
4 leçons415Explorer un jeu de données
5 leçons520Défis finaux
4 leçons420- Section 3Apprentissage supervisé58 leçons
- Section 4Apprentissage non supervisé51 leçons
Apprendre en Faisant
Écrivez du vrai code, interrogez des bases de données, créez des sites web et maîtrisez les prompts IA. Nos leçons interactives couvrent toutes les compétences dont les développeurs modernes ont besoin.
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12 jours de série
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Emportez votre parcours de codage avec vous! Pas de configuration, pas de téléchargements : ouvrez et commencez à coder. Disponible sur iOS, Android et Web avec des notes de 4.9 étoiles.
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Zone de promotionApprenez comme vous voulez
Lisez, écoutez, testez-vous, demandez à l'IA ou retrouvez ce que vous avez déjà étudié. Chaque leçon s'adapte à vous.
Une variable est un conteneur nommé qui stocke une valeur réutilisable plus tard dans votre programme.
En Python, on en crée une en écrivant le nom, un signe égal, puis la valeur à stocker.
La valeur peut évoluer : réassigner le nom le fait simplement pointer vers une nouvelle valeur.
Certifiez-vous
Gagnez des certificats pour chaque cours terminé. Ajoutez-les à votre profil LinkedIn et CV pour montrer votre expertise en programmation aux employeurs.
Certificat de RéussiteFondamentaux de Python
Ajouter à LinkedInPourquoi apprendre les statistiques pour le ML avec Coddy
- Simule, puis regarde. Lance des milliers de dés, tire des milliers d'échantillons, mélange des groupes des milliers de fois, et regarde l'histogramme se stabiliser. Une probabilité est une proportion qu'on peut compter avant d'être une formule.
- Chaque leçon a un graphique : histogrammes de densité avec la courbe normale par-dessus, boîtes à moustaches avec leurs valeurs aberrantes, cartes de chaleur de corrélation, droites de tendance ajustées. Ton propre graphique apparaît dans l'onglet Graphiques à chaque exécution.
- Les statistiques dont le machine learning se sert vraiment : moyenne et médiane, dispersion et percentiles, distributions et scores z, échantillonnage, valeurs aberrantes, corrélation, moindres carrés et R carré, p-values et test t.
- Ça s'arrête là où les modèles commencent : mise à l'échelle des variables avec
StandardScaler, encodage des catégories avecpd.get_dummies, et une checklist pour explorer un nouveau jeu de données avant d'entraîner quoi que ce soit.
Questions fréquentes sur les statistiques pour le machine learning
De combien de statistiques a-t-on besoin pour le machine learning ?
Moins qu'on ne le craint. Pour bien entraîner et juger des modèles, il faut savoir lire une tendance centrale et une dispersion, savoir ce que sont une distribution et une valeur aberrante, mesurer une relation par la corrélation, ajuster une droite et distinguer une vraie différence du hasard. C'est exactement cette section. Les démonstrations et la théorie des probabilités poussée servent à la recherche, pas à bien utiliser scikit-learn.
Est-ce les mêmes statistiques que pour la data science ?
Oui. Statistiques descriptives, distributions, échantillonnage, corrélation, droites de régression et tests d'hypothèses forment le socle commun des statistiques pour la data science et pour le machine learning. Les derniers chapitres penchent vers les modèles, avec la mise à l'échelle, l'encodage et l'exploration d'un jeu de données avant l'entraînement.
Faut-il du calcul différentiel ou de l'algèbre linéaire ?
Non. Tout s'apprend avec de l'arithmétique, des simulations et des graphiques. Quand une formule existe, tu la découvres sous forme d'une ligne de code et d'une image, puis tu la vérifies avec une simulation. Le calcul différentiel et l'algèbre linéaire deviennent utiles plus tard, si tu veux comprendre en profondeur comment les algorithmes sont construits.
Qu'est-ce qu'une p-value, en termes simples ?
stats.ttest_ind, le raccourci par formule pour la même question.Quelles bibliothèques Python sont utilisées ?
stats de SciPy pour les distributions et les tests, et scikit-learn pour StandardScaler. Toutes sont enseignées dans la section visualisation de données Python qui précède celle-ci.Combien de temps dure la section statistiques ?
64 leçons, environ 11 heures à ton rythme : trois à quatre semaines à raison d'une demi-heure par jour, dont quatre défis finaux sur des données réalistes.
La section statistiques est-elle gratuite ?
Oui. Les leçons, les graphiques, les indices IA et le certificat de section sont gratuits. Un compte gratuit permet de suivre quelques leçons par jour, et Pro supprime la limite quotidienne.
