Fundamentals of Statistics for Data Analysis

  • Machine Learning

Fundamentals of Statistics for Data Analysis

24h
Visão Geral

Curso Fundamentals of Statistics for Data Analysis, Uma ampla cobertura de estatísticas para análise de dados. Este curso de três dias foi desenvolvido para qualquer pessoa que queira fazer carreira trabalhando com dados. É de natureza prática e o guiará pelos fundamentos estatísticos que você precisará para prosperar como analista de dados ou cientista.

Quer você trabalhe com Excel, R, Python ou qualquer outra solução de dados, você precisará entender as estatísticas para fazer sua análise de dados decolar.

O curso é ministrado usando R para ilustração de programação com foco em estatística que se aplica a todos os domínios

Publico Alvo
  • Destinado a praticantes de dados iniciantes que desejam ter uma compreensão prática dos métodos estatísticos.
Pre-Requisitos

Matemática GCSE ou superior

Interesse em raciocínio matemático e lógico

Nenhuma experiência anterior de R é assumida, embora a experiência anterior seja uma vantagem

Informações Gerais
  • Carga horária 24h, 
  • Se noturno esse curso é ministrado das 19h às 23h, total de seis noites
  • Aos Sábados das 09h às 18h, total de três sábados
  • Se integral por favor consultar disponibilidade.

Formato de entrega:

  • Online ao vivo via Microsoft Teams na presença de um instrutor/consultor, ativo no mercado Data Analysis/Bigdata/RPA/Python...
  • Apostila + LAB/Exercícios práticos
Materiais
Inglês/Português
Conteúdo Programatico

Introduction to R

  1. RStudio
  2. Data Structures
  3. Flow and Functional Programming

Introduction to Data

  1. Exploring Data
  2. Summarizing Data

Probability

  1. Bayes Rule and Conditional Probability
  2. Random Variables
  3.  

Statistical Distributions

  1. Bernoulli
  2. Normal
  3. Binomial
  4. Poisson

Inferential Statistics

  1. Point Estimates
  2. Hypothesis Testing
  3. Confidence Levels

Inference for Numerical Data

  1. T-tests
  2. ANOVA

Inference for Categorical Data

  1. Proportions
  2. Chi-Square

Machine Learning as Statistical Inference

  1. Regression
  2. Classification
TENHO INTERESSE

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