Summary  
This chapter introduces pattern matching as a way to dispatch inputs to the correct function implementation based on their shape or value, enabling concise and expressive branching logic.  

General domain of usage  
Data processing

Bouw een sterke basis in statistiek met Python. Leer essentiële statistische concepten en pas deze toe via NumPy en pandas. Ga van basismaatregelen zoals het gemiddelde en de variantie naar hypothese toetsen, betrouwbaarheidsintervallen en datagedreven inzichten met praktische oefeningen.

Ontdek de kernprincipes van statistiek, waaronder datatypes, maten van centrale tendentie en belangrijke verschillen tussen steekproeven en populaties.

Leer het berekenen en interpreteren van gemiddelde, mediaan en modus met Python. Oefen deze bewerkingen met pandas om echte datasets te analyseren.

Inzicht in hoe variantie en standaarddeviatie de spreiding van gegevens meten. Leren om beide handmatig en met Python-tools te berekenen.

Onderzoek hoe covariantie en correlatie relaties tussen variabelen beschrijven. Oefen met het berekenen en vergelijken van beide statistieken in Python.

Beheers betrouwbaarheidsintervallen om populatieparameters te schatten. Gebruik NumPy, pandas en visualisatiebibliotheken om intervallen te berekenen en te interpreteren met echte gegevens.

Leer de basisprincipes van hypothesetoetsing en de t-toets. Begrijp hoe u toetsen ontwerpt, uitvoert en interpreteert met Python ter ondersteuning van datagedreven besluitvorming.

Koppel de Functies

Awesome!

Koppel de Functies