20 meilleures ressources gratuites et payantes pour apprendre les statistiques pour la science des données

L'exploitation rentable de volumes massifs de données, atteignant des pétaoctets, est désormais à portée des entreprises innovantes, des institutions financières et des établissements de santé, grâce à la science des données. Cette discipline repose fortement sur les mathématiques et les statistiques. Ainsi, maîtriser les statistiques est essentiel pour tout aspirant scientifique des données.

Cet article vous présente une sélection de ressources d'apprentissage, incluant des vidéos et des cours en ligne, conçus pour vous faciliter l'apprentissage des statistiques appliquées à la science des données. Plongez dans cet univers pour propulser votre parcours professionnel dans ce domaine.

Pourquoi est-il crucial d'apprendre les statistiques pour la science des données ?

Chaque seconde, des quantités phénoménales de données sont collectées par des sites web et des applications. Ces données brutes restent inexploitables tant qu'un schéma n'est pas identifié. Les statistiques jouent un rôle crucial dans la transformation de ces données en informations pertinentes, en révélant des tendances et des structures cachées.

Les scientifiques des données, après avoir rassemblé de grands ensembles de données, utilisent des statistiques descriptives pour analyser les résultats d'enquêtes ou d'observations. Cela permet de dégager des informations exploitables.

Ensuite, les statistiques inférentielles sont employées pour étudier des échantillons de données, afin d'étendre les conclusions à l'ensemble de la population. Un exemple concret serait d'analyser des données sur un échantillon de population afin de tirer des conclusions pour un pays entier.

Par conséquent, la maîtrise des statistiques est indispensable pour répondre à des questions fondamentales en science des données, telles que :

• Identifier les caractéristiques clés de tout ensemble de données ou de toute étude.
• Concevoir une stratégie de développement de produit efficace.
• Mettre en place des indicateurs de performance pertinents et les visualiser.
• Anticiper les résultats probables ou fréquents d'un projet.
• Assurer la validité des données et éliminer les informations superflues.

L'importance des statistiques en science des données

Le nettoyage des données

Les statistiques jouent un rôle majeur dans la vérification de la cohérence des données collectées avec le protocole d'enquête initial. Elles permettent également de supprimer les informations parasites, les données erronées, inutiles ou redondantes. Ces opérations de nettoyage préparent les données pour leur utilisation dans des algorithmes d'apprentissage automatique.

L'analyse des données

L'analyse de données nécessite l'emploi de fonctions statistiques comme la moyenne, la médiane, le mode, la variance et l'étude des distributions. Par ailleurs, les statistiques sont cruciales pour établir des prévisions précises à partir des modèles de données.

En résumé, les statistiques sont essentielles pour comprendre la signification des données, améliorer la qualité des modèles et expliquer les résultats observés.

Les méthodes de classification

La régression logistique est une méthode statistique fréquemment utilisée par les spécialistes de la donnée. Elle leur permet d'anticiper des réponses qualitatives en s'appuyant sur les schémas relevés dans les données.

Le clustering

Cette technique statistique permet de segmenter une population en groupes distincts. Par exemple, les scientifiques des données peuvent utiliser le clustering pour identifier différents groupes d'âge parmi leurs clients, afin de leur envoyer des publicités ciblées, réduisant ainsi les coûts et augmentant les taux de conversion.

Voici maintenant quelques ressources d'apprentissage indispensables pour la science des données.

Cours gratuits et ressources vidéo

Découvrez une sélection de cours gratuits sur YouTube, ainsi que des plateformes d'apprentissage en ligne proposant des contenus gratuits de qualité.

Great Learning

Commencez votre exploration des statistiques pour la science des données avec ce cours vidéo de Great Learning sur YouTube. D'une durée de 7 heures et 12 minutes, il aborde en profondeur les fonctions statistiques essentielles pour ce domaine.

Par exemple, le cours détaille le lien entre l'apprentissage automatique et les statistiques, les différents types de données, la corrélation, la théorie des probabilités ou encore la distribution binomiale.

CrashCourse

La chaîne YouTube CrashCourse propose une excellente ressource, CrashCourse Statistics, pour les aspirants scientifiques des données. Elle contient 44 vidéos qui expliquent en détail les fonctions statistiques spécifiques à la science des données et à l'apprentissage automatique.

Il est conseillé de visionner les vidéos dans l'ordre afin d'assimiler les notions de manière progressive. N'hésitez pas à vous munir d'un stylo et de papier pour vous exercer sur les problèmes statistiques présentés dans les vidéos.

Free Code Camp

Curieux de savoir ce que vaut un cours universitaire de statistiques pour la science des données ? Découvrez cette vidéo de cours de statistiques de haute qualité proposée par Free Code Camp sur YouTube.

En suivant ce cours avec attention, vous acquerrez les compétences nécessaires pour collecter, synthétiser, organiser et interpréter les données. Vous serez également capable de tirer des conclusions pertinentes à partir d'ensembles de données.

Khan Academy

Khan Academy propose également une série de vidéos sur les statistiques, disponibles sur YouTube.

Il s'agit d'une compilation de 67 conférences vidéo, portant sur des sujets variés en statistiques, accessibles gratuitement et à volonté.

Statistiques de Marin

Marin, à travers sa chaîne YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics, offre une série de conférences très complètes sur les statistiques pour la science des données.

Vous trouverez 50 vidéos abordant des fonctions statistiques essentielles telles que les méthodologies d'études, les distributions, les scores Z, etc.

365 Sciences des données

Cette vidéo YouTube de 365 Data Science, consacrée à l'introduction aux statistiques, couvre les fonctions indispensables aux scientifiques des données.

L'asymétrie, la variance, les niveaux de mesure et les variables numériques sont parmi les sujets statistiques importants qui sont abordés dans la conférence.

StatQuest

Apprenez l'apprentissage automatique en appliquant simultanément des fonctions statistiques, grâce à cette conférence YouTube gratuite sur le ML de StatQuest.

Cette liste de lecture comprend 84 vidéos, où vous découvrirez des fonctions statistiques intéressantes comme le biais, la variance, la régression multiple et la régression logistique.

Udacity

Découvrir une nouvelle compétence en explorant des ressources gratuites est une excellente initiative. Cela permet de se faire une idée de la compétence visée et des efforts à déployer pour la maîtriser. Ce cours Udacity sur les statistiques pour la science des données s'inscrit dans cette démarche.

Vous apprendrez les fonctions statistiques clés pour la science des données, telles que :

• La probabilité.
• L'estimation.
• L'identification de relations dans les données.
• L'analyse de régression.
• L'inférence.
• La distribution normale et les valeurs aberrantes.

Ce cours est ouvert à tous, et des connaissances de base en algèbre sont utiles pour les exercices pratiques.

Introduction aux statistiques bayésiennes : Udemy

La statistique bayésienne est une méthode d'inférence statistique permettant d'étudier la probabilité d'une hypothèse. Les scientifiques des données l'utilisent de diverses manières. Vous pouvez acquérir l'ensemble de cette notion gratuitement grâce à ce cours Udemy.

Ce cours vous propose 14 conférences regroupées en 4 sections concises. Il faut environ 1 heure et 18 minutes pour le terminer. N'hésitez pas à revoir le contenu autant de fois que nécessaire pour maîtriser les concepts.

Introduction aux statistiques : Coursera

Ce cours, dispensé par l'Université de Stanford et disponible en ligne sur Coursera, est un support d'apprentissage à votre rythme. Vous pouvez ainsi adapter les délais en fonction de votre emploi du temps.

Le contenu principal du cours comprend :

• Les statistiques descriptives pour l'exploration de données.
• La collecte et l'échantillonnage de données.
• La théorie des probabilités.
• La distribution binomiale.
• L'analyse de régression.

Il faut compter environ 15 heures pour compléter l'ensemble des leçons. Un certificat de réussite est délivré à l'issue du cours.

Statistiques et probabilités : Khan Academy

Vous souhaitez apprendre gratuitement les statistiques et les probabilités appliquées à la science des données ? Découvrez cette ressource d'apprentissage ludique de Khan Academy. Le contenu du cours aborde les bases de la probabilité et des statistiques pour la science des données.

Ce cours comprend 16 leçons. À la fin, un défi permet de tester vos compétences et vos connaissances. Ce cours, proposé sous forme de vidéos, est idéal pour les professionnels en activité, car il peut être suivi à votre rythme.

Statistiques pour la science des données avec Python : Coursera

Ce cours Coursera, proposé par IBM, est axé sur l'apprentissage des principes fondamentaux des statistiques pour la science des données. Les sujets clés du cours sont :

• La collecte de données.
• Les statistiques descriptives pour la synthèse de données.
• La visualisation et la présentation de données.
• Les distributions de probabilité.
• Les tests d'hypothèses.
• L'analyse de variance (ANOVA).
• L'analyse de corrélation et de régression.

La durée estimée du cours est de 14 heures. Il est adapté aux professionnels en activité car il est totalement en ligne et à votre rythme.

Mathématiques pour la spécialisation en apprentissage automatique : Coursera

Les mathématiques sont un pilier de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle et de la science des données. Vous pouvez acquérir les connaissances nécessaires pour exceller dans ces domaines en vous inscrivant à ce cours Coursera.

L'Imperial College de Londres propose ce cours, animé par quatre instructeurs expérimentés. En y consacrant 4 heures par semaine, vous pouvez le compléter en 4 mois.

Cours en ligne payants

Si vous recherchez une formation complète couvrant l'ensemble de la discipline, voici quelques ressources payantes à envisager :

Statistiques et mathématiques pour la science des données et l'analyse de données : Udemy

Si vous souhaitez apprendre la théorie des probabilités et les statistiques pour les appliquer à l'analyse commerciale et à la science des données, ce cours Udemy est une bonne option. Il aborde notamment :

• L'erreur quadratique moyenne (RMSE).
• L'erreur absolue moyenne (MAE).
• Les tests d'hypothèses.
• Le test de signification de l'hypothèse nulle ou la valeur p.
• L'erreur de type I et de type II.
• Les statistiques descriptives.
• La théorie des probabilités.
• La régression linéaire multiple.

Ce cours en ligne, à votre rythme, comprend 91 conférences réparties en neuf sections. La durée totale estimée est de 11 heures et 24 minutes.

Devenez un expert en probabilités et statistiques : Udemy

La théorie ne suffit pas, l'entraînement est essentiel. Ce cours Udemy vous propose une approche mêlant théories et exemples pratiques. Il aborde entre autres :

• Les outils de visualisation de données, tels que les diagrammes circulaires, les graphiques à barres, les diagrammes de Venn, les nuages de points et les histogrammes.
• La distribution statistique des données en utilisant le score Z, l'écart type, la distribution normale, la variance et la moyenne.
• L'analyse de régression.
• L'échantillonnage de données.
• Les tests d'hypothèses.

Ce cours est divisé en 10 sections et comprend 141 vidéos. Chaque section se termine par un test pratique, et un examen final vient conclure le cours.

Fondamentaux des statistiques avec Python : DataCamp

Python est un langage de programmation incontournable pour la science des données. Ce cursus DataCamp vous permettra d'apprendre à implémenter des statistiques en utilisant Python. Il offre un contenu de cours riche et varié :

• Les statistiques sommaires et la probabilité.
• Les modèles statistiques tels que la régression logistique et linéaire.
• Les techniques d'échantillonnage de données.
• La manière de tirer des conclusions à partir d'un grand ensemble de données grâce aux tests d'hypothèse.

Le cursus se compose de 5 cours, chacun d'une durée de 4 heures, soit un total de 20 heures.

Fondamentaux de la statistique avec R : DataCamp

Un autre cursus DataCamp vous permet d'apprendre les statistiques pour la science des données en utilisant le langage R. R est un langage de programmation très populaire pour la visualisation de données et le calcul statistique. Ce cursus aborde :

• L'introduction aux statistiques en R.
• L'introduction à l'analyse de régression en R.
• L'échantillonnage de données en R.
• La régression intermédiaire en R.
• Les tests d'hypothèses en R.

Les 5 cours de ce cursus durent chacun 4 heures, pour un temps total de 20 heures.

Livres d'Amazon

Mathématiques essentielles pour la science des données : Amazon

Ce livre est une excellente ressource pour aborder tous les sujets mathématiques indispensables tels que l'algèbre linéaire, le calcul, les probabilités et, bien sûr, les statistiques. Il détaille l'application des réseaux neuronaux, de la régression linéaire et de la régression logistique dans des projets de science des données.

Vous y apprendrez également à déduire la signification statistique et à interpréter les valeurs p à partir d'un vaste ensemble de données, en utilisant les tests d'hypothèses et les statistiques descriptives. Ce livre est disponible en format eBook pour les appareils Kindle et en version papier pour les adeptes des livres physiques.

Statistiques pratiques pour les scientifiques des données : Amazon

Découvrez des statistiques pratiques pour la science des données et leur mise en œuvre en utilisant les langages Python et R. L'auteur explique précisément quelles parties des statistiques sont nécessaires aux scientifiques des données et lesquelles ne le sont pas.

Ce livre aborde les fonctions statistiques clés comme l'échantillonnage aléatoire, l'analyse de régression, les techniques de classification et les méthodes d'apprentissage automatique. Vous pouvez acquérir ce livre au format papier, relié ou numérique pour Kindle.

Statistiques nues : Amazon

Ce livre vous enseigne les outils statistiques essentiels pour la science des données. Vous y trouverez une explication simple et concise de concepts tels que l'analyse de régression, la corrélation et l'inférence.

Afin de répondre aux différents besoins des lecteurs, Amazon propose ce livre dans des formats variés, tels que Kindle, couverture rigide, disque compact MP3, livre de poche et livre audio.

Conclusion

Si vous êtes un spécialiste de la science des données, que vous soyez débutant, intermédiaire ou expert, vous savez déjà l'importance des statistiques dans ce domaine. Les jeunes diplômés peuvent s'initier à cette discipline en utilisant les ressources présentées dans cet article.

Connaître les notions de statistiques nécessaires à la science des données vous évitera de passer des mois à étudier l'ensemble de cette discipline. En explorant ces ressources, vous enrichirez vos connaissances et vous vous rapprocherez de votre objectif de devenir un scientifique des données compétent.

Vous pourriez également être intéressé par l'apprentissage par renforcement pour vos modèles ML.