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Inferência de Dados Estatísticos e ORANGE ML
Habilite-se em Estatística Inferencial e venha construir algoritmos de Machine Learning
Created byMSc Grimaldo Lopes | + 65.000 alunos de Oliveira, Prof. Alexandre Raymundo | Matemática à Distância
Last updated 2/2026
Portuguese
What you'll learn
- Estimar parâmetros de uma população usando estatísticas da amostra relacionada
- O Teorema do Limite Central
- Calcular intervalos de confiança e realizar testes de hipótese e significância estatística
- Distinguir entre erros tipo I e tipo II em testes de hipótese
- Realizar análises de variância (ANOVA)
- Entender correlação e regressão linear
- Exploração de Dados
- Visualização de Dados
- Machine Learning
- Agrupamento, descoberta de grupos em dados
- Classificação e modelagem preditiva
- Algoritmos de Mineração
- Análise Estatística
- Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table
- Trabalhando Widget: Feature Statistics, Data Sample
- Trabalhando com Widget: Paint Data
- Trabalhando com Widget: Outliers ,Scatter Plot
- Trabalhando com: Create Class
- Trabalhando com: Select By data index
- Trabalhando com: Edit Domain
- Trabalhando com: Freeviz
- Trabalhando com: Árvore de Decisão
- Trabalhando com: Cluster - Imagens
- Trabalhando com: Correlação
- Trabalhando com: Cluster – K-means
- Trabalhando com: Cluster - Imagens
- Trabalhando com Widget Predictions (realizando previsões)
- Trabalhando com Widget Confusion Matrix (analisando matriz de score)
- Trabalhando com Widget Test and Score (avaliando modelos)
- Criando um modelo estatístico
- Salvando modelos estatísticos em python e executando em bases de teste para previsões
- Trabalhando com o algoritmo de associação APRIORI
- Trabalhando com Widget MDS
- Trabalhando com Widget Mosaic Display
- Trabalhando Widget CN2 Rules
- Trabalhando Widget Box Plot
- Criando modelos por Redes Neurais
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Course content
5 sections • 63 lectures • 10h 50m total length
Requirements
- Não há pré-requisitos, apenas conhecimento da matemática básica
- Desejável (mas não obrigatório) saber calcular média aritmética, variância e desvio padrão
- Desejável (mas não obrigatório) que conheça o conceito de variáveis estatísticas discretas e contínuas
- Desejável (mas não obrigatório) que conheça as distribuições de probabilidade Binomial e Normal
Description
O CURSO DE ESTATÍSTICA INFERENCIAL
Esse curso inicial é uma evolução natural do curso de Estatística Básica, com ênfase na inferência Estatística, ou seja, nas conclusões a que chega o Estatístico em relação à população em estudo.
Ementa sumarizada do Curso de Estatística Inferencial:
Introdução ao Curso de Estatística Inferencial, o teorema do Limite Central, Intervalos de confiança, testes de Hipótese e significância, Modelagem estatística e um Projeto de Conclusão do Curso.
Em cada seção, você encontra materiais didáticos de alta qualidade, incluindo o uso de planilhas no Microsoft Excel para aplicação dos conceitos ensinados. Além disso, preparamos listas de exercícios, links para recursos online e muito mais. Ao final, você poderá aplicar os conhecimentos adquiridos desenvolvendo um projeto de conclusão do curso.
Ao final desse curso, você terá um excelente conhecimento da Estatística Inferencial e terá a base necessária para acompanhar o curso de ORANGE Data Science para a construção de algoritmos de Machine Learning
O CURSO DE ORANGE DATA SCIENCE
O ORANGE, uma ferramenta totalmente construída em Python, é uma das poucas ferramentas de mercado que permite ao analista de dados trabalhar de forma completamente visual, com um amplo aspecto de atendimento às diversas demandas na área de mineração de dados por meio do uso de algoritmos de Machine Learning.
ASPECTOS PRESENTES NESSE CURSO:
Aprendizado de máquina de código aberto e visualização de dados para iniciantes e especialistas. Fluxos de trabalho de análise de dados interativos com uma grande caixa de ferramentas
Execute análise de dados simples com visualização inteligente de dados. Explore distribuições estatísticas, gráficos de dispersão ou mergulhe mais fundo com árvores de decisão e agrupamentos hierárquicos. Até seus dados multidimensionais podem se tornar sensíveis em 2D, especialmente com classificações e seleções inteligentes de atributos.
Exploração interativa de dados para análise qualitativa rápida com visualizações limpas. A interface gráfica do usuário permite que você se concentre na análise exploratória de dados ao invés de codificação, enquanto padrões inteligentes tornam extremamente fácil a criação rápida de protótipos de um fluxo de trabalho de análise de dados. Coloque widgets na tela, conecte-os, carregue seus conjuntos de dados e colete os insights!
Use vários complementos disponíveis no Orange para extrair dados de fontes externas.
Este curso inclui o ROADMAP ONE, que contempla a base para iniciar os seus projetos de mineração de dados e o ROADMAP TWO, que contempla a parte final, dando ênfase aos algoritmos de Machine Learning mais complexos.
VOCÊ AINDA GANHA
· Acesso total vitalício ao conteúdo do curso;
· Certificado de conclusão do curso oferecido pela Udemy;
· Acesso no seu dispositivo móvel e TV ou Computador;
· Garantia de 30 dias para a devolução do seu dinheiro;
· Acesso 24h / 7 dias por semana aos instrutores através da seção de Perguntas e Respostas.
SEJA MAIS UM ALUNO DESTE CLUBE QUE NÃO PARA DE CRESCER!
Who this course is for:
- Estudantes de BI, Estatística, Computação, Informática, Gestores de Empresas (RH, Administração, Economia, dentre outros)
- Alunos e professores de Estatística
- Desenvolvedores iniciantes de Python que desejam conhecer Data Science mais à fundo
- Profissionais que, de alguma forma, utilizam a Estatística no seu trabalho
- Pessoas interessadas em aprender os conceitos mais aprofundados de Estatística, ou que gostariam de relembrar os conceitos aprendidos mas já esquecidos