Curso Aberto
Introdução à Estatística Descritiva
Entendendo Dados através da Matemática
Programa Nanodegree
Fundamentos de Data Science I
Python para análise de dados
Evolua em sua carreira com um certificado que antecipa seu sucesso!
Resumo do curso
A estatística é um importante campo de matemática que é utilizada para analisar, interpretar e prever os resultados a partir de dados. A estatística descritiva vai te ensinar os conceitos básicos usados para descrever dados. Este é um ótimo curso para iniciantes para os interessados em Ciência de Dados, Economia, Psicologia, Aprendizado de Máquina, Análise de Esportes e praticamente qualquer outro campo.
Valor do curso
Grátis
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 meses2 meses
Nível
beginner
O curso inclui
Videoaulas
Testes interativos
Aulas com profissionais do setor
Ritmo individual de aprendizado
Comunidade de apoio aos alunos
Sua jornada de aprendizagem
Este curso aberto é seu primeiro passo em direção a uma nova carreira com o programa Fundamentos de Data Science I
Curso Aberto
Introdução à Estatística Descritiva
Desenvolva habilidades que aumentarão suas chances de contratação adquirindo conhecimentos inovadores de forma independente.
Ronald Rogers
Instrutor
Katie Kormanik
Instrutora
Sean Laraway
Instrutor
Pré-requisitos
Este curso requer compreensão de álgebra básica e aritmética.
Por que fazer este curso?
Este curso vai ensinar-lhe os termos e conceitos básicos da estatística, bem como orientá-lo através da probabilidade de introdutória.
Você vai aprender a ....
- Usar métodos de pesquisa estatística.
- Computar e interpretar valores como: média, mediana, moda, amostra, população e desvio padrão
- Computar probabilidades simples.
- Explorar dados através do uso de 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.