Curso Online Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.

testes, mapas de cores e análises dos dados.

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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 08/04/2024

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Ementa

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

50
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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Achei muito boa a explicação visual sobre o p-valor e os gráficos produzidos no curso.

Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.

Conrado Ferreira Bittencourt

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:

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