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Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
Explore le processus de réfutation de la séance de cours académique, en mettant l'accent sur l'analyse des données pour l'acceptation du papier, l'apprentissage automatique et les tests statistiques.
Couvre les statistiques, la conception expérimentale, les erreurs, les distributions, les implications de la taille de l'échantillon et les résultats nuls.
Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
