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Curso de Visualização para Ciência de Dados usando Python

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Visualização para Ciência de Dados usando Python

Pandas, Matplotlib, Seaborn. Analise dezenas de conjuntos de dados e crie visualizações esclarecedoras

Visão Geral do Curso

A Visualização para Ciência de Dados usando Python foi projetada para proporcionar uma experiência de aprendizado agradável e sem esforço. Este curso abrangente consiste em mais de 60 lições, oferecendo 15 horas de conteúdo de vídeo de alta qualidade e explicações em texto que abrangem diversos tópicos em Estatística e Visualização. O curso está estruturado nas seguintes seções:

Tipo de Dados

Aprenda sobre diferentes tipos de dados, incluindo variáveis aleatórias, dados discretos e contínuos, dados categóricos e numéricos, dados nominais e ordinais, bem como tipos de dados qualitativos e quantitativos.

Visualizando Dados

Descubra várias técnicas de visualização, como gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas e box plots, para representar e analisar dados de forma eficaz.

Analisando Dados

Explore conceitos essenciais de análise de dados, incluindo média, mediana, moda, intervalo interquartil (IQR) e box plots.

Distribuições de Dados

Compreenda medidas de distribuições de dados, como desvio padrão, variância, coeficiente de variação, covariância, distribuições normais e escores z.

Distribuição Qui-Quadrado e Teste de Ajuste

Aprenda sobre a distribuição Qui-Quadrado e sua aplicação na avaliação do teste de ajuste.

Gráficos de Dispersão

Domine a criação e interpretação de gráficos de dispersão em uma, duas e três dimensões.

Gráficos de Pares

Descubra como gerar gráficos de pares para visualizar relacionamentos entre várias variáveis.

Box Plots

Aprenda a construir box plots para identificar a distribuição e outliers nos dados.

Gráficos de Violino

Explore a criação de gráficos de violino, uma combinação de box plots e gráficos de densidade de kernel, para visualizar distribuições de dados.

Análise Exploratória de Dados de Ponta a Ponta

Aplique os conceitos aprendidos ao longo do curso para realizar análise exploratória de dados nos conjuntos de dados Iris e Haberman.

Análise de Componentes Principais e Conjunto de Dados MNIST

Obtenha insights sobre a Análise de Componentes Principais (PCA) e sua aplicação no conjunto de dados MNIST.

Benefícios do Curso

Cada seção do curso oferece os seguintes benefícios: - Conceitos básicos explicados com entendimento intuitivo - Palestras em vídeo com exemplos da vida real para melhor compreensão - Exemplos resolvidos que mostram diferentes abordagens de resolução de problemas - Progressão lógica de conceitos para aprimorar o entendimento Matricule-se hoje mesmo e embarque neste curso meticulosamente elaborado que garante uma experiência de aprendizado divertida e sem esforço. Estamos ansiosos para recebê-lo e orientá-lo nesta jornada emocionante.

Inclusões do Curso

Ao se matricular em Visualização para Ciência de Dados usando Python, você receberá: - Acesso vitalício aos materiais do curso - Suporte amigável na seção de perguntas e respostas - Certificado de Conclusão ao final do curso - Garantia de reembolso de 30 dias

O que Você Aprenderá

Ao concluir este curso, você adquirirá proficiência em: - Visualizar dados usando gráficos de barras, gráficos de pizza e histogramas - Compreender distribuições de dados, incluindo média, variância, desvio padrão, distribuições normais e escores z - Analisar dados por meio de média, mediana, moda, intervalo, IQR e box plots - Visualizar dados univariados e multivariados - Implementar gráficos baseados em código, como gráficos de dispersão, gráficos de pares, box plots e gráficos de violino - Utilizar pacotes de visualização Matplotlib e Seaborn para análise de dados

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Reembolso e garantias

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