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Curso

Estatística com Python:

resumindo e analisando dados

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a utilizar os conceitos básicos da estatística para geração de insights e resolução de problemas
  • Compreenda a necessidade de avaliar de forma diferente cada tipo de dado extraindo informações relevantes
  • Conheça as diferentes medidas de tendência central, separatrizes e dispersão para estatística descritiva dos dados
  • Compreenda a importância de analisar os dados, entendendo como eles se distribuem e o que os seus comportamentos podem indicar
  • Conheça o potencial da linguagem Python para análise estatística dos dados atuando como ferramenta de suporte para processos de decisão baseada em dados

Público alvo_

Pessoas que querem aprofundar o conhecimento em ciência de dados, aprendendo conceitos da estatística voltado à resolução de problemas utilizando a linguagem Python.

Danielle Oliveira

Danielle Oliveira

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Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.

Curso atualizado em 12/03/2025

Ementa

  1. Entendendo os dados

    • Apresentação
    • Preparando o ambiente: base de dados e contexto do projeto
    • Importando os pacotes e lendo os dados
    • Investigando os tipos dos dados
    • Para saber mais: tipos de variáveis
    • Otimizando pacotes de viagem na Jornada Viagens
    • Manipulando dados qualitativos ordinais
    • Para saber mais: identificando dados qualitativos nominais e ordinais em números
    • Melhorando a comunicação na plataforma Freelando
    • Diferenciando dados discretos e contínuos
    • Mão na massa: explorando novos dados
    • O que aprendemos?
  2. Identificando o perfil do público

    • Projeto da aula anterior
    • Distribuindo frequências de dados qualitativos - 1 variável
    • Para saber mais: distribuição de frequência
    • Visualizando feedbacks de receitas no Cookin'UP
    • Distribuindo frequências de dados qualitativos - 2 variáveis
    • Para saber mais: frequências relativas em uma tabela cruzada
    • Analisando a satisfação dos corredores por região
    • Cruzando os dados dos clientes
    • Mão na massa: analisando o perfil das pessoas responsáceis
    • O que aprendemos?
  3. Analisando a tendência dos dados

    • Projeto da aula anterior
    • Calculando a média de uma variável
    • Aplicando a mediana na investigação dos dados
    • Analisando o comportamento de corredores na plataforma Runner Circle
    • Identificando os valores mais frequentes
    • Para saber mais: resumindo as medidas de tendência central
    • Compreendendo a relação entre média, mediana e moda
    • Otimizando a experiência do usuário na Jornada Milhas
    • Para saber mais: resumindo as relações entre média, mediana e moda
    • Mão na massa: : analisando a renda das pessoas responsáveis
    • O que aprendemos?
  4. Investigando os dados dos colaboradores

    • Projeto da aula anterior
    • Criando o histograma de salários com amplitude fixa
    • Para saber mais: distribuição de frequência de dados quantitativos - classes personalizadas
    • Avaliando os salários pelas medidas separatrizes
    • Avaliando a segurança de dados na Techsafe
    • Classificando dados pelas medidas separatrizes
    • Identificando jovens talentos culinários no Cookin'UP
    • Construindo um boxplot para visualização das distribuições
    • Otimizando o estoque na Zoop
    • Mão na massa: Analisando as rendas e suas divisões
    • O que aprendemos?
  5. Analisando as variações dos dados

    • Projeto da aula anterior
    • Calculando o desvio médio absoluto
    • Para saber mais: desvio médio absoluto
    • Investigando a dispersão de habilidades na Dev.Spot
    • Calculando a variância e desvio padrão
    • Para saber mais: variância e desvio padrão
    • Avaliando a satisfação dos usuários na Clickbonus
    • Mão na massa: analisando a variação da renda das pessoas responsáveis
    • Para ir mais fundo: materiais de apoio para mais conteúdos sobre o assunto e referências usadas no curso
    • Projeto final
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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