Python pour l’analyse de données et les statistiques – Fondamentaux, régression linéaire et simulati

Présentation

Destiné aux développeurs, aux étudiants en data science et aux professionnels qui souhaitent maîtriserPython dans un cadre analytique, cet ouvrage propose une progression claire, des fondamentaux du langage jusqu’aux principales méthodes statistiques utilisées enanalyse de données. Chaque notion est expliquée pas à pas puis mise en œuvre en Python sur des cas concrets, notamment en finance d’entreprise.

Structuré en trois grandes parties, le livre commence par lesfondations en programmation et en manipulation de données: installation de l’environnement, syntaxe Python, fonctions, structures de données, puis manipulation de tableaux et deDataFrameavecNumPyet Pandas. Il montre ensuite comment charger, nettoyer, filtrer, fusionner et restructurer des jeux de données réels avec méthode.

Ces bases techniques servent de socle à la deuxième partie, conçue comme un fil rouge statistique. L’auteur y proposeuneapproche statistique complète: statistique descriptive, visualisationdes données, probabilités, lois usuelles, échantillonnage, théorème central limite, intervalles de confiance et tests d’hypothèses.

Enfin, la troisième partie se consacre auxmodèles prédictifs et aux techniques analytiques avancées, intégrantla régression linéaire simple et multiple,permettant d’expliquer et de prédire des variables,la simulation de Monte Carlo et l’analyse en composantes principales, avec une attention constante portée à l’interprétation des résultats.

Résolument pratique, ce livre donne au lecteur les outils pour programmer, analyser, modéliser et exploiter ses données avec rigueur.

Caractéristiques