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Data Science - Comparação de Dois Grupos usando o R

Testes não paramétricos, Comparação Estatística,Testes de Normalidade, Testes de Homogeneidade de Variância e muito mais
Rating: 5.0 out of 55.0 (3 ratings)
55 students
Created by Isaías Lira
Last updated 11/2020
Portuguese
Portuguese [Auto]
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Análise Exploratória de Dados
  • Gráficos Estatísticos
  • Suposição de Normalidade dos Dados
  • Suposição de Normalidade dos Dados via Medidas descritivas
  • Suposição de Normalidade dos Dados via gráficos
  • Suposição de Normalidade dos Dados via testes estatísticos
  • Suposição de Homogeneidade de Variâncias
  • Análise para Dados não paramétricos
  • Análise para Dados paramétricos
  • Testes Paramétricos
  • Testes não paramétricos
  • Análise para Dois grupos Independentes
  • Teste t
  • ANOVA
  • Teste U de Mann-Whitney
  • Teste de Postos de Wilcoxon
  • Teste T pareado

Requirements

  • Sugerimos aprender sobre o R

Description

Por que este curso é importante para você?

Comparar variáveis sempre foi um desafio para as empresas. Qual o melhor tratamento médico? Qual a melhor vacina? Qual a melhor dieta? Qual a melhor forma de gestão empresarial? Qual treinamento promove melhores resultados? Duas máquinas produzem resultados semelhantes? Enfim... Como as empresas estão buscando sempre melhorias, saber comparar situações e cenários é algo sempre presente no dia a dia empresarial.


Para quem é este curso?

Desenvolvemos este para profissionais de TI , aspirantes a Data Scientist ou qualquer outro que queira atuar validando suposições, ou seja, testando se os grupos possuem diferenças significativas ou não.


Qual o diferencial do curso?

  • Didática simples: para nós o que importa é a simplicidade. Ou seja, simplificamos a teoria, mostramos diferentes exemplos reais e propomos atividades que solidificam tudo isto.


  • Conhecimento aprofundado:  diferente de outros cursos superficiais, você vai mergulhar profundamente no tema, vendo diferentes abordagens práticas e reais, que te trarão segurança para aplicar nas diversas situações do mundo real.


  • Vivência prática: existe uma grande diferença se um tutor que sabe a teoria e outro que já aplicou diversas vezes o que diz. Nosso instrutor Isaías Lira é referência na área de Estatística e Data Science no Brasil e no exterior, sendo capaz de mostrar com facilidade formas de encurtar caminhos e ganhar riqueza de interpretações.


  • Prática, Prática e Prática. Diferente de livros, vamos direto para a prática, onde você verá o tutor fazendo a análise e terá o caminho para obter os mesmos resultados.


Quem vai ministrar o curso?

Isaías Lira, bacharel em Estatística, Consultor em Análise Estatística de Dados no SPSS e R, Data Scientist, Data analyst, autor de livros e cursos na área de Estatística aplicada em situações reais, Especialista em Docência Superior e apaixonado por ensinar.


Quando posso terminar o curso?

Não tem limite de tempo. Você sempre poderá voltar e revisar tudo sempre que desejar, bem como definir quando quer o certificado. Inicie agora e conclua quando bem desejar! Sem pressão! Respeitaremos o seu próprio ritmo e estaremos aqui para tirar suas dúvidas.


E se eu tiver DÚVIDAS?

Todos os dias reservados um tempo para responder as dúvidas dos nossos alunos. Então se tiver dúvidas, basta escrevê-las na própria aula (Seção Perguntas e Respostas) que nossa equipe irá tratar com total urgência. 




Então, faça sua inscrição e nos vemos do outro lado!

O mercado profissional precisa de você, então aprenda isto e seja útil para as grandes empresas.

Att Isaias Lira




Who this course is for:

  • Profissionais entrando na carreira de Cientistas de Dados
  • Desenvolvedores
  • Profissionais desejando analisar dados
  • Pesquisadores
  • Analistas

Course content

11 sections • 48 lectures • 5h 10m total length

  • Preview08:45

  • Preview02:11
  • Preview04:40
  • Exercicos
    1 question

  • Análise Exploratória
    11:05
  • Mais detalhes sobre o boxplot
    05:48
  • Exercícios
    1 question

  • As suposições
    01:56
  • Suposição de normalidade - parte 1
    07:56
  • Suposição de normalidade - parte 2
    03:21
  • Suposição de normalidade - parte 3
    02:42
  • Suposição de normalidade - parte 4
    05:39
  • Suposição de normalidade - parte 5
    05:01
  • Suposição de normalidade - parte 6
    02:57
  • Suposição de normalidade - a teoria dos testes
    03:43
  • Teste Kolmogorov-Smirnov - Teoria SImplificada
    07:10
  • Teste Kolmogorov-Smirnov - Aplicação prática
    07:37
  • Exercício
    1 question
  • Teste de Normalidade Shapiro-Wilk
    04:14
  • Outros testes de normalidade
    07:17
  • Testes de Normalidade - Resumo
    06:03
  • Desafio Função de Normalidade
    01:17
  • Solução do Desafio da Função de Normalidade - parte 1
    05:39
  • Solução do Desafio da Função de Normalidade - parte 2
    07:10
  • Solução do Desafio da Função de Normalidade - parte 3
    05:49
  • Exercício
    1 question

  • A susposição de Homogeneidade de Variâncias - parte 1
    06:07
  • A susposição de Homogeneidade de Variâncias - parte 2
    08:00
  • Exercício
    1 question

  • Teste t - Teoria Simplificada
    04:38
  • Teste t - aplicação
    11:41
  • Teste t - Estimativa tamanho do efeito
    06:23
  • Teste t - Como reportar
    06:51
  • Exercício
    1 question

  • Teste U de Mann-Whitney parte 1
    10:44
  • Teste U de Mann-Whitney - Tamanho do efeito
    04:02
  • Exercício
    1 question

  • Teste U de Mann-Whitney - Reportando os resultados
    06:26
  • Reportando os resultados graficamente - parte 2
    05:29
  • Reportando os resultados graficamente - parte 3
    06:00
  • Reportando os resultados graficamente - parte 4
    07:03
  • Reportando os resultados graficamente - parte 5
    16:51
  • Exercício
    1 question

  • Desenho do estudo
    02:17
  • Dados
    07:31
  • Análise Exploratória
    09:18
  • Suposição de normalidade
    08:25
  • Abordagem Paramétrica - Teste t pareado
    12:06
  • Exercício
    1 question
  • Grupos Pareados - Abordagem Paramétrica - Efeito
    06:50
  • Grupos Pareados - Teste t pareado - Como reportar
    05:04
  • Abordagem não paramétrica - Teste Wilcoxon
    03:31
  • Estimando o tamanho do Efeito para Wilcoxon
    06:34
  • Reportando os resultados
    02:53

  • Projeto
    14:38
  • Solução do Projeto
    00:08

Instructor

Isaías Lira
Data Scientist - Top Teacher (+20.000 students)
Isaías Lira
  • 4.5 Instructor Rating
  • 6,316 Reviews
  • 19,711 Students
  • 21 Courses

Green Belt | Bacharel em Estatística | Consultor em Análise de Dados | Cientista de Dados | Pós Graduado em Docência Superior | Experiência de mais de 8 anos analisando dados de pesquisas científicas | Ministrou cursos em Faculdades | Atuou como Analista Senior, Desenvolve Cursos, Livros e Treinamentos Inéditos em Data Science e Estatística usando SPSS e R com mais de 20 mil alunos formados | Desenvolve metodologias para previsão de ações na bolsa de valores | Atua na melhoria do Controle de Qualidade na Prati Donaduzzi | Master Black Belt (Student). | Desenvolve algoritmos de análise de sentimentos em redes sociais.


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