Principes statistiques pour la science des données

' Fondements statistiques pour la science des données ' est un ouvrage universitaire visant à développer un esprit critique statistique à l'ère des données, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Cet ouvrage allie fondements conceptuels, rigueur mathématique et applications informatiques afin de permettre aux étudiants, aux professionnels et aux chercheurs de comprendre non seulement comment appliquer les méthodes statistiques, mais aussi quand les utiliser, comment les interpréter et quelles sont leurs limites.Au fil des chapitres, l'ouvrage aborde la nature des données, les statistiques descriptives, les probabilités, les distributions, l'inférence, la régression, la classification, le rééchantillonnage, l'apprentissage automatique, la réduction de dimensionnalité, le clustering, la causalité, l'éthique algorithmique, la communication des résultats et la reproductibilité.Il comprend des définitions, des formules, des graphiques commentés, des tableaux, des études de cas, des exercices, des questions critiques et du code reproductible en Python et R. Son objectif principal est de faire le lien entre les statistiques classiques et les exigences actuelles de la science des données, en favorisant des analyses rigoureuses, transparentes, éthiques et utiles à la prise de décision.