Disciplines, méthodes et outils employés en data science

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*** Les disciplines, les méthodes et les outils employés en data science ***
Ce live a été consacré à lever la confusion qui règne sur les data sciences en distinguant les disciplines, les méthodes et les outils pour éviter de croire qu'il suffit d'être formé à R, SQL et Python pour se déclarer data scientiste.
En réponse à vos questions, s'en est suivit une discussion sur les données, leur fiabilité et sur l'interprétation des résultats dans le cas d'une régression linéaire qui nous a servi de fil conducteur.
En conclusion, des conseils ont été donnés pour bien s'orienter en data science.
Merci pour votre participation, vos questions et vos chaleureux commentaires.
Bien à vous tous
Pascal
[Live du mercredi 8 avril 2020]
  1. biostatistique
  2. statistique
  3. biostatistique
  4. tests
  5. d'hypothèse
  6. inférence
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Комментарии
Автор

régression linéaire 40:00 graphique 1:04:00
résidus : 48:00
4 étapes pour interprétations 49:00
test de normalité : 49:30 ANOVA 52:00 acquisition de données : 1:12:00 NORMALITE : par groupe à tester ! homoscédasticité : 52:30
QQ plot : 50:00
Shapiro-Wilk : 50:40

saiyenbreakers
Автор

Bonjour, je viens de découvrir vos vidéos et ils sont excellents. C'est très rare de trouver des vidéos dirigés vers les futurs data scientists français. Merci beaucoup pour ce que vous faîtes pour nous.

comfortpatience
Автор

Vos explications sont excellentes. Toute ma gratitude.

lumiereperle
Автор

Très précis et cohérent
Merci beaucoup 👍

zonziriguekonate
Автор

...vous pouvez fait des lives de 2heures, je vous suivrez avec toutes l'attention possible ! Merci beaucoup à vous pour votre experience particuliere partagée!

iceking