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machine Learning iconFait partie du Journey Machine LearningNouveauParcours

Statistiques 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.

COMMENCER À APPRENDRE(c'est gratuit)
Voir le programmePlayground Statistiques pour le ML

1,000+ codders inscrits

64 leçons63 défis265 questions de quiz

  • Adapté aux débutants
  • sparkles iconAide au codage assistée par IA
  • hint iconLeçons interactives et pratiques
  • quiz iconQuiz pour tester vos connaissances
  • certificate iconCertificat gratuit de réussite

Programme

1 sections64 leçons63 défis265 questions de quiz

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.

  1. Section 1Données et visualisations60 leçons
  2. Section 2

    Statistiques pour le ML

    Commencer la sectionDémarrerDévelopperRéduire    Les 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.64 leçons63 défis265 questions

    Centre et dispersion

    6 leçons625

    Distributions

    6 leçons625

    Les probabilités par simulation

    6 leçons625

    Échantillons et populations

    5 leçons520

    Valeurs aberrantes

    5 leçons520

    Relations

    6 leçons525

    Droites de tendance

    6 leçons625

    Comparer des groupes

    6 leçons625

    Mise à l’échelle des caractéristiques

    5 leçons520

    Encodage des catégories

    4 leçons415

    Explorer un jeu de données

    5 leçons520

    Défis finaux

    4 leçons420
  3. Section 3Apprentissage supervisé58 leçons
  4. Section 4Apprentissage non supervisé51 leçons
Voir le programme complet du Journey Machine Learning
Ce que vous obtenez
Tout ce que vous utiliserez pour apprendre à coder

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.

playground.js
Éditeur de Code
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
Test n°1test Case Success icon
Test n°2test Case Success icon
Test n°3test Case Failure icon
Entrée
"Alex"
Sortie
"Hello, Coddy! Alex"

Construisez Votre Série

Restez constant et regardez vos progrès grandir! Suivez votre habitude quotidienne de codage, protégez votre série avec des jours de gel et gagnez des récompenses en vous connectant chaque jour.

12 jours de série

Revenez demain pour maintenir votre série!

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Quitte ou Double

Jour 5 sur 7

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Gel de Série

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Codez Partout

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.

Python
7Série
250Score
5Énergie
Variables
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Right Done icon
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Left Done icon
journey Hex Active Base iconjourney Hex Active Shadow iconjourney Hex Active Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
CONTINUER
journey Path Right icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
journey Path Left icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson All icon
Parcours
Objectifs
Classement
Profil
4.9
ÉtoileÉtoileÉtoileÉtoileÉtoile
Note

Vous N'êtes Pas Seul

Affrontez les classements mondiaux, invitez des amis pour gagner des récompenses et célébrez les succès des autres. Coder, c'est mieux entre amis!

Ligue Challenger
Ligue ChallengerLes 7 premiers avancent
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Alex7+ Days
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leaderboard Second icon2
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Jordan7+ Days
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leaderboard Third icon3
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Sam7+ Days
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Casey
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Morgan7+ Days
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leaderboard Arrow Up iconZone de promotionleaderboard Arrow Up icon

Apprenez 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.

Intro aux variables
Audio

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.

1xSarah

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.

CoddyCertificat de Réussite
Ceci certifie queJean Duponta complété avec succès
python iconFondamentaux de Python
Vérifié
Datejanv. 2026
LinkedInAjouter à LinkedIn

Pourquoi 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 avec pd.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 ?

C'est la fréquence à laquelle le pur hasard donnerait un résultat au moins aussi grand que le tien. Dans le cours, tu la calcules en mélangeant : tu réunis deux groupes, tu les sépares au hasard des milliers de fois et tu comptes combien de fois la fausse différence dépasse la vraie. Ensuite tu découvres stats.ttest_ind, le raccourci par formule pour la même question.

Quelles bibliothèques Python sont utilisées ?

NumPy pour les nombres, pandas pour les tables, matplotlib pour chaque graphique, le module 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.

Parcours d'apprentissage qui incluent ce cours

Ce cours est une étape d'un parcours plus long : plusieurs cours dans l'ordre où un mentor les enseignerait, chacun avec son propre certificat gratuit.

Illustration des langages de programmation de Coddy

Apprends Statistiques pour le ML avec Coddy

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