O que você aprenderá_
- Aprenda a planejar experimentos para a coleta de dados.
- Proponha modelos matemáticos para entender um dado problema.
- Teste a significância estatística dos parâmetros de um modelo matemático.
- Construa mapas de cores para auxiliar a interpretação dos dados.
- Faça as análises dos dados coletados em um experimento usando Python com Pandas, Matplotlib, Seaborn e o StatsModel.
Público alvo_
Interessados em aprender coleta de dados através da execução de experimentos e realizar análises estatísticas de modelos matemáticos usando Python.
Victor Coelho Geraldo
Victor é doutor em ciências e graduado em Eng. Química, ambos pela a UNICAMP. Sua área de atuação é em modelagem matemática, aprendizado estatístico e simulação computacional. Atualmente trabalha como cientista de dados, focado no desenvolvimento de algorítimos de inteligência artificial.
Curso atualizado em 04/07/2022
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Comece o curso agoraEmenta
Introdução à experimentação
- A importância de se realizar um experimento.
- Planejando a execução de um experimento para a coleta de dados.
- Planejamentos fatoriais.
Introdução à análise de experimentos
- Inserindo um experimento em um Data Frame do pandas.
- Análises gráficas de experimentos.
- Propondo um modelo estatístico.
- Ajustar os parâmetros do modelo usando a biblioteca StatsModel.
Análises estatísticas
- Entendendo graus de liberdade.
- Análise de significância estatística dos parâmetros do modelo.
- Construir e analisar um gráfico padronizado de Pareto.
Atualizando as análises
- Atualizar um modelo à luz de novas evidências
- Explorar a qualidade de um modelo usando gráficos do tipo "previstos por observados".
Usando o modelo
- Diferenciar leis estatísticas de leis matemáticas.
- Construir e analisar mapas de cores.
- Entender o uso de isolinha.
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-
Formação
Estatística com Python
6h
De curso
49
Atividades
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Formação
Data Science6h
De curso
49
Atividades
Escola
Data Science
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
Apesar de parcer um exercício mas simples, foram abordados técnicas complexas, mas deu pra entender confacilidade graças a didatica do Vitor Coelho. Neste curso deu pra consolidar todos os conceitos da desta formação. Suas aulas está de parabéns!
Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.
Kirkpatrick de Aaraujo Santos
Excelente. O curso foi dado de forma bem didática o que facilitou o esclarecimento de conceitos Estatísticos que tinha dúvidas. O instrutor está de Parabéns pela forma abordada com um experimento bem simples. A aplicação em outros experimentos similares será de grande valia.
Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.
Luiz Peralta
Gostei bastante da proposição de um problema prático bem tangível. Minha sugestão é adicionar uma aula para tratar das quantidades de cupcakes do ponto de vista da qualidade. As isolinhas ajudam a visualizar e interpretar melhor o gráfico, mas claramente 32 cupcakes feitos com 0,4kg de chocolate e 0,5 de farinha são muito diferentes dos que conseguimos sem chocolate e usando ali perto dos 2kg de farinha. Acho que considerando esse treinamento de ciência de dados, seria bem legal do ponto de vista de fomentar uma visão de otimização e atenção às condições de contorno que déssemos um passo a mais e estabelecêssemos um range para farinha ou chocolate dentro do qual os cupcakes estariam dentro do padrão de qualidade predefinido. Abraço.
Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.
Leonel Fernandes Balbino
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