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

Denna kurs ger dig grundläggande kunskaper i statistik. Den är avsedd för studenter med grundläggande kunskaper i Python-syntax eftersom de kommer att arbeta med NumPy- och pandas-modulerna. Under kursens gång kommer du att bekanta dig med grundläggande begrepp och därefter gradvis gå vidare till mer komplexa begrepp och uppgifter.

Detta avsnitt hjälper oss att hantera det första verkliga statistiska fallet: att hitta konfidensintervall. Det kräver kunskap om NumPy, pandas, Matplotlib och Seaborn-biblioteket för att beräkna matematiska formler och skapa visualiseringar. För att motivera dig att genomföra detta avsnitt vill jag påpeka att du kommer att stöta på en liten mängd teori men en betydande mängd praktik!

En oupplöslig del av en dataanalytikers vardag är att genomföra hypotesprövning. Efter att ha slutfört detta avsnitt kommer du att förstå idén bakom testning inom statistik och kunna genomföra ett t-test med Python.

Matcha Funktionerna

Awesome!

Matcha Funktionerna