8h
Para conclusão
133
Pessoas nesse curso
8.8
Avaliação média
Certificado
De participação
Introdução_
O que você aprenderá_
- Aprenda a formular hipóteses
- Saiba interpretar conceitos estatísticos de confiança e significância
- Crie intervalos de confiança para suas amostras
- Utilize Python para executar testes estatísticos
- Aplique teste t e teste z para uma amostra
- Compare dois grupos de amostras, independentes ou pareadas
- Interprete o p-valor para concluir sobre sua hipótese
Público alvo_
Pessoa que deseja conhecer e aplicar conceitos e metodologias de data science.
Ana Duarte
Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.
Curso atualizado em 21/05/2024
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Ementa
Conhecendo a metodologia
- Extraindo conclusões válidas
- Conhecendo o TLC
- Analisando com confiança
- Estabelecendo um intervalo de confiança
Teste para uma amostra grande
- Formulando hipóteses
- Estabelecendo regra de decisão
- Verificando erros associados
- Descrevendo a intensidade de rejeitar a hipótese
Teste para uma amostra pequena
- Formulando outras hipóteses
- Aplicando o teste t
- Interpretando resultados
Testes para suas amostras
- Testando em amostras independentes
- Avaliando o impacto nas vendas
- Utilizando amostras pareadas
- Diferenciando antes e depois
Testes não paramétricos
- Entendendo limitações de testes paramétricos
- Aplicando teste de Mann-Whitney
- Utilizando o teste de Wilcoxon
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- FormaçãoData Science
8h
De curso
53
Atividades
Escola
Data Science
Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.
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