Estatística para Ciência de Dados e Machine Learning
Aprenda na teoria e na prática tudo o que você precisa saber sobre estatística em Data Science utilizando o Python!
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Mar 2025
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What you will learn
Os principais conceitos e cálculos estatísticos utilizados em Ciência de Dados e Machine Learning
Os cálculos de estatística e probabilidade implementados passo a passo na linguagem Python
Como a Estatística está relacionada com a Ciência de Dados e Machine Learning
Implementar técnicas de amostragem, como por exemplo: amostragem simples, sistemática, estratificada, grupos e reservatório
Aprender a teoria e a prática sobre os principais algoritmos de Machine Learning, bem como sua ligação com a Estatística
Utilizar técnicas de amostragem para lidar com dados desbalanceados em Machine Learning
Calcular percentuais, índices, coeficientes e taxas
Aprender passo a passo como calcular distribuições de frequência e gerar histogramas para visualização
Calcular medidas de posição, como por exemplo: média, moda, mediana, quartis e percentis
Calcular medidas de dispersão de dados, como por exemplo: amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de variação
Como utilizar as medidas de posição e dispersão para avaliar algoritmos de Machine Learning
Como utilizar medidas de posição para tratar valores faltantes em bases de dados
Calcular a variância para escolher os melhores atributos em uma base de dados
Entender a principais distribuições estatísticas e de probabilidade, como por exemplo: distribuição normal, gama, exponencial, uniforme, Bernoulli, binomial e de Poisson
Como utilizar a estatística inferencial para cálculos de probabilidade
Calcular intervalos de confiança
Realizar testes de hipóteses, implementando os cálculos passo a passo
Realizar testes de hipóteses com ANOVA, Qui Quadrado, Wilcoxon, Friedman e Nemenyi
Calcular correlação entre variáveis
Criar modelos de regressão linear para previsão de números
Criar gráficos e mapas para facilitar a interpretação dos dados
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9/11/2020
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9/27/2020
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