
Seja bem vindo(a). Saiba como ter o máximo de aproveitamento neste curso.
Nesta aula faremos uma introdução do que vem a ser a Distribuição de Frequência e qual sua utilidade.
Esse é o primeiro passo, ordenar os números. Entenda uma forma simples e rápida de fazer isto.
Um passo importante é definir quantas classes subdividir os teus dados. Esta etapa tem repercussão em todas as demais.
Este é um passo importante, pois todas as classes precisam ter o mesmo intervalo.
A frequência mais simples e básica possível é a absoluta, por outro lado é ela que afetará todas as demais, por isso precisa ser observada com muito cuidado.
Agora veremos como calcular o peso de cada classe nos dados.
Nesta aula veremos como resumir a participação de diferentes classes.
Este é um gráfico muito útil que mostra muito bem os resultados para a tabela de distribuição de frequência.
Agora usando as frequências acumuladas podemos construir as ogivas.
Esta é uma medida muito importante porque sumariza uma classe e também serve como base para outras medidas que veremos a seguir.
Nesta aula mostro outro caminho de como obter o ponto médio da classe.
Esta aula eu ensino como calcular a medida mais importante para descrever um banco de dados.
Nesta aula eu mostro a importância da moda, seu significado real e como calculá-la.
Outro grupo de medidas muito importante é o das separatrizes. Cada uma delas mostra informações valiosas sobre o banco de dados.
Agora iremos para o calculo de cada uma das separatrizes.
Esta é uma importante medida que visa entender a variabilidade dos dados a partir do compo de variação dos valores.
Nesta aula iremos estudar a mais importante medida de variabilidade dos dados.
A partir da medida Coeficiente de Variação é possível classificar de forma mais efetiva a variabilidade dos dados.
Esta é outra importante medida para verificar o quanto os dados estão dispersos ou concentrados.
Agora iremos ver uma forma de padronizar os dados. Esta medida é muito solicitada em questões de prova.
Nesta aula veremos mais uma medida que é a Assimetria, onde podemos verificar a formato da distribuição dos dados.
Agora com base no valor da assimetria é possível classificar qual o tipo de assimetria presente nos teus dados.
Agora iremos verificar não mais o tipo da assimetria, mas sim a força desse deslocamento.
Curtose é uma medida muito importante para entender sobre a variabilidade dos dados envolvidos.
Nesta aula mostro a solução para a primeira questão, passo a passo.
Nesta aula mostro a solução para a segunda questão, passo a passo.
Nesta aula mostro a solução para a terceira questão, passo a passo.
Nesta aula mostro a solução para a quarta questão, passo a passo.
"E qual seria o próximo passo?"
Provavelmente você está se perguntando quais os passos para que eu saiba analisar corretamente os dados e ser um(a) Cientista de Dados? O que eu preciso aprender? E qual a ordem lógica das coisas? Será que estou seguindo os passos corretamente sem pular nada importante?
No processo de criação das habilidades necessárias para a Ciência de Dados é normal ficarmos perdidos e confusos a respeito das etapas a serem seguidas. E o que adianta sair por ai aprendendo de tudo e não aprender o que realmente é necessário?
E tenho percebido que muitos alunos assim como eu no início, ficam em dúvida sobre quais cursos devem fazer para ter a habilidade de analisar dados e também em qual ordem estes cursos devem ser feitos, a fim de evitar três problemas:
- A perda de tempo aprendendo o que não é necessário (Overdose de informação)
- Pular etapas importantes e assim se perder no processo.
- Não conseguir acompanhar os cursos, por não saber o que vem antes ou vem depois.
Então por isso quero deixar em ANEXO a esta aula uma sequência ideal de cursos para que você ganhe tempo e atinja o alvo de forma objetiva.
E como você já faz parte de nosso time de profissionais de sucesso, achei justo de presentear com vários cupons promocionais (no mesmo anexo) para que não tenhas desculpas de não dominar esta nova carreira profissional.
Agora iremos abordar o caminho exato para a carreira de Data Scientist e como este curso se encaixa nesta sequência de habilidades.
Por que fazer este curso?
No mundo empresarial existe uma necessidade de se estudar variáveis Qualitativas, por exemplo:
Quantos % compraram o produto A?
Quantos % preferem a embalagem X?
Quantos clientes voltaram a comprar na loja
etc.
Além disto, estudando os dados em classes é possível também obter algumas medidas descritivas.
Este é um material inédito criado exclusivamente para quem precisa aprender Estatística, mas especificamente Distribuição de Frequências, Média, desvio padrão e etc.
Este curso é a forma mais simples de se aprender tudo isto rapidamente.
Para quem serve este curso?
Profissionais de TI e de áreas associadas, interessados em se aprofundar em Estatística e aplicá-la no mundo empresarial.
Estudantes de graduação, mestrado e doutorado precisando aprender estatística para provas universitárias ou para pesquisas científicas.
"Concurseiros" interessados em "matar" a prova de Estatística.
Sobre o Professor
Meu nome é Isaías Lira, bacharel em Estatística, Consultor em Análise Estatística de Dados, pesquisador e estudioso da área de Estatística Aplicada no Mercado Financeiro, escritor de livro em Estatística, Data Scientist, Pos-graduado em Docência Superior e este curso é um importante dentro de minha lista de cursos.
Qual o diferencial deste curso?
Curso 100% pratico
Usaremos dados reais
Tudo mostrado passo a passo
Estrutura: o curso esta cuidadosamente estruturado para que em cada aula você tenha a clareza de cada assunto abordado
Abordagem simplificada: focamos naquilo que é mais importante, numa linguagem simples, direta, com vários exemplos e exercícios resolvidos passo a passo.
Inicie agora e conclua quando bem desejar! Sem pressão! Respeitaremos o seu próprio ritmo e estaremos aqui para tirar suas dúvidas.
O mercado profissional precisa de você, então aprenda isto e seja útil para as grandes empresas.
Então, se você quer aprender sobre Regressão Logística, seja você quem for, este é o caminho mais fácil que conheço!
Vamos iniciar?