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Formação Estatística com Python

Aprenda estatística de uma forma aplicada com Python.

Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science
80h

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veja nossa apresentação da Formação e uma Alura Live sobre a Carreira em Front-end

Estatística com Python

Com o avanço da tecnologia, está cada vez maior a quantidade de dados disponíveis para análises. Desta forma, a estatística vem crescendo e auxiliando no desenvolvimento de novas áreas como a Ciência de Dados. A demanda por profissionais com domínio de estatística cresce na mesma proporção da necessidade das empresas tomarem decisões precisas e orientadas a dados.

Por que estudar Estatística?

Para aprender técnicas de análise de dados, estatística, modelagem na prática, escalar o crescimento e trazer novas oportunidades, seja na empresa onde você trabalha ou no seu próprio negócio.

Na Formação Estatística com Python da Alura, você vai aprender estatística de forma aplicada utilizando a linguagem Python e diversas bibliotecas e ferramentas específicas para a estatística.

Além disso, vai compreender como criar hipóteses e validá-las. Assim, você conseguirá justificar as análises feitas e mostrar para a empresa o quão importante é o papel do conhecimento em estatística.

Se você quer aprofundar seus conhecimentos em estatística de uma forma prática e utilizando Python, esta formação é para você.

Mergulhe de cabeça nos estudos!

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Professores especializados Data Science

Com quem você vai aprender

  • Rodrigo Fernando Dias

    Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. Atua como consultor e instrutor.

  • Rodrigo Fernando Dias

    Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. Atua como consultor e instrutor.

  • Guilherme Silveira

    Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.

  • Guilherme Silveira

    Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.

  • 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.

  • 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.

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 características essenciais dos dados de interesse, frequência, média, probabilidades, amostragem. Sempre colocando a mão na massa utilizando o Python e suas bibliotecas específicas para a estatística como Scipy.Stats e Statsmodel.

  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, correlação e iniciar as discussões sobre regressão.

    Temos muito conteúdo legal para estudar, neste oceano da estatística!

  3. 3 Previsões e experimentos com estatística

    Para fechar o nosso ciclo de aprendizado, vamos mergulhar mais fundo! Avançaremos os conhecimentos em regressão, serão testadas as relações entre variáveis e desenvolvidos modelos preditivos mais avançados.

    E não podemos fechar nosso mergulho sem falar em uma das áreas de grande impacto na estatística, a experimentação.

    Então, bora tomar um ar e realizar nosso último mergulho!

    • Alura+ O que é regressão?

    • Curso Regressão Linear: Testando Relações e Prevendo Resultados

      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
    • Curso Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem

      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
    • Curso Introdução à experimentação: Análise de experimentos

      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.

nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Favor indicar livros de Estatística para iniciantes no término curso, muito obrigado.

Estatística com Python parte 2: Probabilidade e Amostragem

Diego Vialle

Ótimo professor, plataforma muito boa, aplicabilidade excelente demonstrada pelos projetos e exemplos.

Estatística com Python parte 1: Frequências e Medidas

Xadai Goncalves dos Santos

Os cursos aqui são ótimos, fico feliz de ter a oportunidade de estar aprendendo tanto com professores tão bons como este.

Estatística com Python parte 3: Testes de hipóteses

Victor Farias Bezerra

Comece hoje mesmo os cursos de Estatística com Python. Matricule-se agora!

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