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Estatística com Python parte 2: Probabilidade e Amostragem

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Resumo do curso

  • Entenda as distribuiçōes de binomial, poisson e normal
  • Saiba o que o nível e intervalo de confiança
  • Conheça técnicas de amostragem
  • Calcule o tamanho da amostra

Público alvo

Qualquer pessoa deseja entrar na área de ciência de dados e estatística. É necessário ter experiência básica com Python.

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Última atualização

01/08/2019

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Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Estatística com Python parte 2: Probabilidade e Amostragem

Instrutores

  • 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.

Conteúdo Detalhado

  1. Distribuição binomial

    • Conhecendo o ambiente e o dataset
    • Utilizando DataFrames
    • Distribuição binomial
    • Show de prêmios da Alura
    • Calculando a probabilidade
    • Distribuição de probabilidade binomial
    • Lançando moedas
    • Lançando dados
    • Aplicação da média
    • Chance de ter olhos azuis
  2. Distribuição de Poisson

    • Conhecendo a distribuição Poisson
    • Experimento Poisson
    • Calculando a probabilidade
    • Estimativa de clientes em determinada hora
  3. Distribuição normal

    • Conhecendo a distribuição normal
    • Distribuição de probabilidade normal
    • Usando a tabela padronizada
    • Variável padronizada Z
    • Aplicando a tabela - Caso I
    • Prova de estatística
    • Aplicando a tabela - Caso II
    • Faturamento diário
    • Aplicando a tabela - Caso III
    • Vida útil
    • Obtendo probabilidades
  4. Técnicas de amostragem

    • Por que selecionar amostras?
    • Um pouco de teoria
    • Amostragem aleatória simples
    • Selecionando uma amostra
    • Outras técnicas de amostragem
    • Mais um pouco de teoria
  5. Nível e intervalo de confiança

    • Teorema do limite central
    • Conceitos sobre estimação
    • Nível de confiança e erro inferência
    • Sobre os níveis de confiança e significância
    • Intervalo de confiança
    • Margem de erro
    • Intervalo de confiança
  6. Calculando o tamanho da amostra

    • Cálculo para a população infinita
    • Obtendo o tamanho da amostra
    • Cálculo para a população finita
    • Amostra de sacos de farinha
  7. Resumo e projeto final

    • Fixando o conteúdo
    • Tamanho de amostra
    • Projeto de Estimativas - Início
    • Apresentação do projeto
    • Revisando o conteúdo
    • Projeto de Estimativas - Final
    • Correção do projeto
    • Revisando o conteúdo um pouco mais

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Professor com didática muito boa. Exemplos propostos são excelentes

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Peterson de Souza e Silva

Gostei de todos os fatores, principalmente pelas explicações teóricas.

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Emerson França de Freitas - ENFS

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

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Diego Vialle

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