Curso gratuito
Introdução à estatística descritiva
Aprenda os conceitos de estatística necessários para analisar dados.
Programa Nanodegree
Curso de Python: Fundamentos de Data Science I
Evolua em sua carreira com um certificado que antecipa seu sucesso profissional.
Sobre este curso
Profissionais com conhecimento estatístico estão sendo cada vez mais requisitados no mercado. Isso acontece devido ao crescimento constante da quantidade de dados que todas as empresas estão tendo que lidar. Para poder analisar, prever tendências e realizar testes a estatística é uma habilidade essencial.
Legendas
Português
Tempo estimado
Tempo total entre hoje e dia da formatura depende do seu compromisso semanal. Em média, os nossos graduados completam este nanodegree em 2 meses
Tempo total entre hoje e dia da formatura depende do seu compromisso semanal. Em média, os nossos graduados completam este nanodegree em 2 mesesAprox. 2 meses
Nível de conhecimento
Iniciante
Incluído no produto
Videoaulas
Testes interativos
Aulas com profissionais do setor
Ritmo individual de aprendizado
Comunidade de apoio aos alunos
Juntos rumo ao sucesso
Este curso é seu primeiro passo em direção a uma carreira com o programa Curso de Python: Fundamentos de Data Science I .
Curso gratuito
Introdução à estatística descritiva
Aumente seu conjunto de habilidades e suas chances de contratação com um modelo de aprendizagem inovador e independente.
O que você aprenderá
módulo 1
Introdução aos métodos de investigação
- Você será apresentado a vários métodos de estudo estatístico e aprender os pontos positivos e negativos de cada um.
módulo 2
A visualização de dados
- Mostre os seus dados para o mundo. Aprenda a criar e interpretar histogramas e gráficos de barra e de frequência.
módulo 3
Tendência central
- Nessa aula, você vai aprender a calcular e interpretar as três medidas de centro de distribuição: média, mediana e moda.
módulo 4
Variabilidade
- Entenda como quantificar a dispersão de dados usando a extensão e o desvio padrão. Você também vai aprender a identificar valores discrepantes em conjuntos de dados utilizando o conceito do intervalo interquartil.
módulo 5
Padronização
- Aprenda a calcular proporções usando distribuições padronizadas e como converter qualquer distribuição de dados em uma distribuição padronizada.
módulo 6
Distribuição normal
- Você vai entender a utilizar o seu conhecimento adquirido em distribuição padronizada para calcular probabilidades e ainda como utilizar a Z-table para encontrar as proporções de observações (acima, abaixo ou entre valores).
módulo 7
Distribuição amostral
- Aprenda como aplicar os conceitos de probabilidade e normalização para provar conjuntos de dados.
módulo 8
Analise o resultado de uma pesquisa
- Nesse projeto, você irá conduzir sua própria análise de dados com base em tudo que aprendeu ao longo do curso. Você deverá aplicar grande parte do conhecimento nas análises e enviar uma apresentação com os principais insights obtidos e o arquivo onde analisou os dados.
Pré-requisitos e exigências
Este curso requer compreensão de conceitos básicos de álgebra.
Veja os requisitos tecnológicos necessários para fazer um curso na Udacity.
Responsáveis pelo curso
Ronald Rogers
Instrutor
Katie Kormanik
Instrutora
Sean Laraway
Instrutor
Por que fazer este curso?
Este curso vai ensinar a você os termos e conceitos básicos da estatística, em um guia introdutório sobre probabilidade.
Você vai aprender a ...
- Usar métodos de pesquisa estatística.
- Calcular e interpretar valores como: média, mediana, moda, amostra, população e desvio padrão
- Calcular probabilidades simples.
- Explorar dados usando gráficos de barras, histogramas, diagramas de caixa e outras visualizações comuns.
- Investigar distribuições e compreender as propriedades de uma distribuição.
- Manipular distribuições para fazer previsões probabilísticas sobre os dados.