
Nessa aula introduzimos o curso "Estatística Inferencial e Machine Learning"
Nessa aula introduzimos o Curso de Estatística Inferencial
Nessa aula apresento uma lista de exercícios revisando conceitos que são de conhecimento desejável (mas não obrigatório) para esse curso
Nessa aula introduzimos a Seção 2 (O Teorema do Limite Central)
Nessa aula fazemos uma introdução à Estatística Inferencial
Nessa aula explicamos a distribuição da média amostral com uma atividade no MS Excel
Nessa aula explicamos o Teorema do Limite Central e resolvemos alguns exemplos relacionados ao tema
Nessa aula explicamos o que são Estimadores e Estimativas não-tendenciosos
Nessa aula explicamos como obter estimativas não-tendenciosas para a média e variância populacionais
Nessa aula introduzimos a Seção 3 (Intervalos de Confiança)
Nessa aula explicamos como construir um intervalo de confiança de 95% para a média populacional
Nessa aula explicamos como construir intervalos de confiança para a média populacional com diferentes graus de confiança e resolvemos alguns problemas práticos
Nessa aula explicamos como construir intervalos de confiança para a média populacional quando o desvio padrão é desconhecido, utilizando a distribuição t
Nessa aula explicamos como comparar as diferenças entre duas amostras utilizando os intervalos de confiança
Nessa aula introduzimos a Seção 4 (Testes de Hipótese e Significância)
Nessa aula introduzimos os conceitos necessários para se realizar Testes de Hipótese
Nessa aula explicamos com mais detalhes como conduzir um teste de hipótese e resolvemos um exercício relacionado a um teste de hipótese unilateral à direita
Nessa aula explicamos como conduzir testes de hipótese unilateral à direita e bilateral
Nessa aula explicamos com mais detalhes como conduzir um teste de hipótese quando o desvio padrão populacional é desconhecido e resolvemos exercícios relacionados a testes de hipótese unilateral e bilateral
Nessa aula explicamos como testar se há diferença entre amostras pareadas, utilizando testes de hipótese
Nessa aula fazemos uma introdução aos erros tipo I e tipo II, cometidos em decisões baseadas em testes de hipótese e significância
Nessa aula explicamos como calcular erros tipo I e tipo II através de dois exemplos práticos
Nessa aula explicamos o que é o teste do Qui-Quadrado e resolvemos um exemplo para o teste Qui-Quadrado de independência
Nessa aula explicamos o que é o teste Qui-Quadrado de Aderência e resolvemos um exemplo
Nessa aula explicamos o que é o teste ANOVA e resolvemos um exemplo utilizando o teste ANOVA 1 Fator
Nessa aula explicamos o que é o teste ANOVA 2 fatores com e sem repetição e resolvemos um exemplo utilizando o MS Excel
Nessa aula explicamos com mais detalhes o que é o teste ANOVA 2 fatores com repetição e resolvemos um exemplo utilizando o MS Excel
Nessa aula fazemos uma introdução à Seção 5 (Modelagem Estatística)
Nessa aula explicamos o que é a distribuição bivariada e discutimos a correlação linear entre duas variáveis
Nessa aula resolvemos um exercício em que é calculado o coeficiente de correlação, tanto manualmente como com o auxílio do MS Excel.
Nessa aula explicamos o que é a Covariância Linear e como calcular o coeficente de correlação populacional ρ
Nessa aula explicamos como conduzir um teste de hipótese e verificar se há evidência de uma significativa associação linear entre duas variáveis, utilizando o teste t
Nessa aula explicamos como obter a reta de melhor ajuste de y em função de x e vice-versa.
Nessa aula apresentamos o projeto final do Curso de Estatística Inferencial
Nessa aula explicamos, em linhas gerais, o que é o Coeficiente de Correlação de Postos de Spearman
Nessa aula concluímos o Curso de Estatística Inferencial.
Nessa aula concluimos o curso "Estatística Inferencial e Machine Learning"
O CURSO DE ESTATÍSTICA INFERENCIAL
Esse curso oferece ao aluno uma base teórica sólida em Estatística Inferencial, e o ajuda a desenvolver as habilidades para resolver problemas práticos envolvendo a Estatística Inferencial.
Nesse curso, iremos estudar o teorema do Limite Central, os Intervalos de confiança, testes de Hipótese e significância e a Modelagem estatística, dentre outros, e ao final apresentamos um Projeto de Conclusão do Curso.
Ao concluir esse curso, você terá a base necessária para acompanhar o curso de Algoritmos de Machine Learning com a ferramenta WEKA
O CURSO DE WEKA - MACHINE LEARNING
As grandes empresas estão em busca de profissionais que saibam tratar e trabalhar dados, permitindo que novos insights sejam descobertos e aplicados ao seu negócio. Atualmente, a mineração de dados se mostra fundamental para a descoberta de novas informações e conhecimento, formatados em regras e padrões, a partir de grandes bases de dados. Nesta perspectiva, torna-se importante o desenvolvimento de um raciocínio crítico acerca dos principais conceitos, problemas e algoritmos relacionados à área de mineração de dados. Esta abordagem visa uma sintonia com as tendências empregadas atualmente no mercado no uso desta tecnologia de modo a preparar o futuro profissional a avaliar e, sobretudo, facilitar seu entendimento no emprego de metodologias e tecnologias avançadas.
O curso aborda o tema Mineração de Dados, através de aulas práticas e teóricas, utilizando-se de técnicas avançadas de descoberta de conhecimento, os quais provém a capacidade de descobrir novas informações, formatadas em regras e padrões, oriundas da análise de grandes bases de dados. Nesta perspectiva, o desenvolvimento de um raciocínio crítico acerca dos principais conceitos, problemas e algoritmos relacionados a área de Mineração de Dados é a principal habilidade adquirida por quem conclui o curso.
Todo o conteúdo visto é praticado na ferramenta WEKA, que é gratuita e de fácil entendimento. São 6 laboratórios totalmente práticos que você pode realizar durante o curso, detalhados e explicados passo a passo. Você entenderá os algoritmos e poderá praticar com suas bases de dados, sejam arquivos texto ou banco de dados. Contará com um Framework integrado que apresenta os resultados estatísticos.
Venha e confira!
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