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 20/05/2025

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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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Este e mais 4 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Data 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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