O que você aprenderá_
- Conheça os diferentes tipos de distribuições de probabilidade
- Aprenda a utilizar os conceitos da estatística para geração de insights e resolução de problemas
- Compreenda o que são os níveis de confiança e significância, erro inferencial e intervalo de confiança para amostragem de dados
- Aprenda como estimar valores por meio de uma amostra que represente a população, agilizando a análise de dados
- Compreenda a importância de definir uma amostra pelos parâmetros e necessidades do problema
Público alvo_
Pessoas que querem aprofundar o conhecimento em ciência de dados, aprendendo conceitos da estatística voltado à resolução de problemas utilizando a linguagem R.
Afonso Augusto Rios
Formado em Engenharia Elétrica e com projetos na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.
Curso atualizado em 07/03/2025
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Distribuição binomial
- Iniciando o projeto
- Calculando as combinações possíveis
- Calculando a probabilidade
- Aplicando a média da distribuição binomial
Distribuição de Poisson
- Aplicando a distribuição de Poisson
- Calculando resultados esperados
- Investigando o quantil da distribuição de Poisson
Distribuição Normal
- Calculando a probabilidade da distribuição - Caso I
- Calculando a probabilidade da distribuição - Caso II
- Calculando a probabilidade da distribuição - Caso III
- Adicionando previsões na probabilidade
Estimação
- Aplicando a amostragem aleatória simples
- Compreendendo o nível de confiança e significância
- Calculando o erro inferencial e intervalo de confiança
Cálculo do tamanho da amostra
- Definindo tamanho de amostra para população infinita
- Definindo tamanho de amostra para população finita
- Adequando o tamanho de amostra para diferentes casos
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Escola
Data Science
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