Formação Estatística com Python

Passo a passo

1. 1 Conceitos fundamentais da estatística

   Dê os seus primeiros passos na estatística, aprendendo os conceitos fundamentais para avançar seus conhecimentos de forma mais rápida e sólida.

   Nesta primeira parte, você aprenderá conceitos importantes para descrever carateristas essenciais dos dados de interesse, frequência, média, probabilidades, amostragem. Sempre colocando a mão na massa utilizando python e suas bibliotecas específicas para a estatística.

   Vamos começar?

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     Curso Estatística com Python parte 1: Frequências e Medidas

     Curso | 10h

   Faça esse curso e:

   • Entenda estatística e os números que você lida
   • Descubra a diferença entre média, mediana e moda na prática
   • Aprenda os tipos de dados e classifique-os
   • Saiba o que é a distribuição de frequência
   • Conheça a variância e o desvio padrão

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     Post Média ou mediana? Entendendo cada uma | Alura Cursos Online

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     Curso Estatística com Python parte 2: Probabilidade e Amostragem

     Curso | 10h

   Faça esse curso e:

   • Entenda as distribuiçōes de binomial, poisson e normal
   • Saiba o que o nível e intervalo de confiança
   • Conheça técnicas de amostragem
   • Calcule o tamanho da amostra

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2. 2 Testes estatísticos e correlação

   Depois de descrever seus dados estatisticamente, chegou a hora de analisar esses dados, criar hipóteses e validá-las.

   Nesta seção vamos discutir sobre distribuições, testes de hipóteses, correlações e uma pontinha de regressão.

   Temos muito conteúdo legal para estudar, bora inciar?

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     Curso Estatística com Python parte 3: Testes de hipóteses

     Curso | 10h

   Faça esse curso e:

   • Execute testes de normalidade
   • Saiba como calcular e usar o p-valor
   • Entenda as etapas de um teste
   • Use a distribuição t de Student e Qui-Quadrado
   • Aplique os testes para provar Hipóteses

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     Curso Data Science: Introdução a testes estatísticos com Python

     Curso | 06h

   Faça esse curso e:

   • Visualize a distribuição de dados coletados
   • Levante perguntas e hipóteses
   • Responda as hipóteses usando testes
   • Crie intervalos de confiança para suas amostras
   • Compare dois grupos de amostras
   • Utilize Python para executar testes estatísticos
   • Responda perguntas de maneira formal, não só exploratória

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     Podcast Testes A/B - Hipsters #59 - Hipsters Ponto TechHipsters Ponto Tech

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     Curso Estatística com Python parte 4: Correlação e Regressão

     Curso | 10h

   Faça esse curso e:

   • Entenda e use a regressão linear
   • Teste os resultados e analise os resíduos
   • Interprete da covariância
   • Aplique os seus conhecimentos no projeto

   Mais detalhesdo curso Estatística com Python parte 4: Correlação e Regressão

3. 3 Previsões e experimentos com estatística

   Para fechar o nosso ciclo de aprendizado, vamos avançar nosso conhecimento nas regressões, testaremos relação e iremos trabalhar com modelagens mais avançadas. Além de todo esse conteúdo, vamos abordar uma parte fundamental da estatística, a experimentação.

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     Alura+ O que é regressão?

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     Curso Regressão Linear: Testando Relações e Prevendo Resultados

     Curso | 12h

   Faça esse curso e:

   • Utilize visualizações para entender a distribuição de seus dados
   • Descubra a diferença entre variáveis dependentes e explicativas em seus dados
   • Aprenda a separar dados de treino e teste
   • Modele com regressões lineares
   • Entenda os erros em função dos resíduos e métricas
   • Compare e salve os melhores modelos

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     Curso Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

     Curso | 05h

   Faça esse curso e:

   • Aplique transformações antes de treinar seus modelos
   • Aplique regressões com Statsmodel e Sklearn
   • Aprenda técnicas Avançadas de Modelagem
   • Obtenha previsões pontuais
   • Interprete coeficientes estimados
   • Efetue análises gráficas dos resultados encontrados

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     Curso Introdução à experimentação: Análise de experimentos.

     Curso | 06h

   Faça esse curso e:

   • 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.

   Mais detalhesdo curso Introdução à experimentação: Análise de experimentos.