Name: Curso Estatística com Python: resumindo e analisando dados
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resumindo e analisando dados

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10h

Para conclusão

449

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Aprenda a utilizar os conceitos básicos da estatística para geração de insights e resolução de problemas
Compreenda a necessidade de avaliar de forma diferente cada tipo de dado extraindo informações relevantes
Conheça as diferentes medidas de tendência central, separatrizes e dispersão para estatística descritiva dos dados
Compreenda a importância de analisar os dados, entendendo como eles se distribuem e o que os seus comportamentos podem indicar
Conheça o potencial da linguagem Python para análise estatística dos dados atuando como ferramenta de suporte para processos de decisão baseada em dados

Público alvo_

Pessoas que querem aprofundar o conhecimento em ciência de dados, aprendendo conceitos da estatística voltado à resolução de problemas utilizando a linguagem Python.

Danielle Oliveira

Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.

Curso atualizado em 12/03/2025

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Ementa

Entendendo os dados
- Apresentação
- Preparando o ambiente: base de dados e contexto do projeto
- Importando os pacotes e lendo os dados
- Investigando os tipos dos dados
- Para saber mais: tipos de variáveis
- Otimizando pacotes de viagem na Jornada Viagens
- Manipulando dados qualitativos ordinais
- Para saber mais: identificando dados qualitativos nominais e ordinais em números
- Melhorando a comunicação na plataforma Freelando
- Diferenciando dados discretos e contínuos
- Mão na massa: explorando novos dados
- O que aprendemos?
Identificando o perfil do público
- Projeto da aula anterior
- Distribuindo frequências de dados qualitativos - 1 variável
- Para saber mais: distribuição de frequência
- Visualizando feedbacks de receitas no Cookin'UP
- Distribuindo frequências de dados qualitativos - 2 variáveis
- Para saber mais: frequências relativas em uma tabela cruzada
- Analisando a satisfação dos corredores por região
- Cruzando os dados dos clientes
- Mão na massa: analisando o perfil das pessoas responsáceis
- O que aprendemos?
Analisando a tendência dos dados
- Projeto da aula anterior
- Calculando a média de uma variável
- Aplicando a mediana na investigação dos dados
- Analisando o comportamento de corredores na plataforma Runner Circle
- Identificando os valores mais frequentes
- Para saber mais: resumindo as medidas de tendência central
- Compreendendo a relação entre média, mediana e moda
- Otimizando a experiência do usuário na Jornada Milhas
- Para saber mais: resumindo as relações entre média, mediana e moda
- Mão na massa: : analisando a renda das pessoas responsáveis
- O que aprendemos?
Investigando os dados dos colaboradores
- Projeto da aula anterior
- Criando o histograma de salários com amplitude fixa
- Para saber mais: distribuição de frequência de dados quantitativos - classes personalizadas
- Avaliando os salários pelas medidas separatrizes
- Avaliando a segurança de dados na Techsafe
- Classificando dados pelas medidas separatrizes
- Identificando jovens talentos culinários no Cookin'UP
- Construindo um boxplot para visualização das distribuições
- Otimizando o estoque na Zoop
- Mão na massa: Analisando as rendas e suas divisões
- O que aprendemos?
Analisando as variações dos dados
- Projeto da aula anterior
- Calculando o desvio médio absoluto
- Para saber mais: desvio médio absoluto
- Investigando a dispersão de habilidades na Dev.Spot
- Calculando a variância e desvio padrão
- Para saber mais: variância e desvio padrão
- Avaliando a satisfação dos usuários na Clickbonus
- Mão na massa: analisando a variação da renda das pessoas responsáveis
- Para ir mais fundo: materiais de apoio para mais conteúdos sobre o assunto e referências usadas no curso
- Projeto final
- O que aprendemos?
- Conclusão

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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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