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Curso de Ciência de Dados: Introdução aos Fundamentos de Estatística e o Declínio da "Significância Estatística"

Visão Geral

Aprenda uma variedade de técnicas de ciência de dados, desde o básico de estatística até as últimas novidades em aprendizado de máquina e deep learning. Adquira as habilidades para resolver problemas de pesquisa e negócios por meio da análise e desenvolvimento de dados.

Sobre o Curso

A ciência de dados não é apenas uma busca científica, mas uma ferramenta e arma poderosa que fornece a base para tomada de decisões e seleção de ações para resolver problemas e implementar estratégias. Para realmente dominar os métodos analíticos, é essencial ir além do estudo e compreensão deles, e adquirir as habilidades práticas para resolver problemas do mundo real enfrentados na pesquisa universitária e práticas corporativas. Desde o campo centenário da estatística até o reconhecimento recente da estatística bayesiana, bem como os campos emergentes de aprendizado de máquina, deep learning e tecnologias de chatbot de ponta, a ciência de dados engloba uma variedade diversificada de métodos analíticos. Embora não haja um método universal, dominar várias técnicas é necessário. Ao aplicar ativamente diversos métodos analíticos, torna-se possível desvendar problemas complexos de diferentes perspectivas e abordar a essência da questão. Este curso tem como objetivo cultivar habilidades práticas por meio da resolução de exercícios práticos usando software gratuito de análise de dados, evitando fórmulas complexas e programação.

O Que Você Vai Aprender

Neste curso, você aprenderá várias técnicas de ciência de dados para analisar fenômenos naturais e sociais. O curso é dividido em várias seções, sendo que a primeira seção se concentra nos fundamentos da estatística. Os tópicos abordados incluem população e amostra, estatísticas descritivas e inferenciais, várias distribuições de probabilidade, teorema do limite central, estimativa de média e variância, e teste de hipóteses. O curso fornece uma explicação detalhada das teorias fundamentais da estatística com base nos princípios da estatística frequentista. A estatística frequentista surgiu há cerca de 100 anos, em uma época em que os computadores não existiam. Estatísticos construíram teorias com base em várias suposições para torná-las matematicamente tratáveis. Por exemplo, assumindo que a população segue uma distribuição normal, o que nem sempre é verdadeiro em cenários do mundo real. Você aprenderá sobre os pré-requisitos e considerações ao aplicar métodos analíticos a problemas do mundo real. Um dos tópicos atuais é o teste de hipóteses. A Associação Estatística Americana (ASA) aumentou a conscientização sobre o uso indevido de valores de p em sua declaração de 2016 sobre valores de p e defendeu contra o uso de "significância estatística" em seu artigo de revista de 2019. Você aprenderá o significado dos valores de p e como interpretar corretamente os resultados dos testes. Ao selecionar todos ou os cursos necessários e resolver exercícios práticos em nível profissional, você obterá a poderosa arma da análise de dados, permitindo que você tome as melhores decisões e escolhas no campo da pesquisa universitária e cenários de negócios. """