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Estatística, Probabilidade e Machine Learning
Aplique estatística e probabilidade em algoritmos de machine learning
Created byMSc Grimaldo Lopes | + 65.000 alunos de Oliveira, Prof. Alexandre Raymundo | Matemática à Distância
Last updated 2/2026
Portuguese
Portuguese [Auto],
What you'll learn
- Variáveis Estatísticas (discretas e contínuas) e suas distribuições de Probabilidade;
- A Distribuição Binomial de Probabilidades
- A Distribuição de Poisson de Probabilidades
- A Distribuição Normal e Normal Padrão de Probabilidades
- Resolver problemas estatísticos na prática com o uso de fórmulas no Excel
- Contexto da Mineração de Dados - Descoberta de conhecimento em banco de dados, Aplicações práticas
- Entender o impacto da mineração de dados, Quais são os dados de entrada e saída na Mineração de Dados
- Aprender as técnicas de Mineração de Dados (Conceitos Básicos, Aprendizado de Máquina)
- Trabalhar com as técnicas: CLASSIFICAÇÃO, INDUÇÃO DE REGRAS, REGRAS DE ASSOCIAÇÃO, AGRUPAMENTO(CLUSTER) , REDES NEURAIS
- Utilizar os algoritmos: ÁRVORES DE DECISÃO, APRIORI, KMEANS,ETC
- Aprendizado Bayesiano (Operacionalização do conhecimento minerado e sua interpretação)
- Validação do conhecimento descoberto
- Aprendendo a utilizar o WEKA: uma ferramenta Java para Classificação, Associação, Clustering e Previsão
- Explanação de Interfaces Visuais para interpretação e divulgação do conhecimento (Mineração Visual)
- Entendimento e apresentação sobre MINERAÇÃO VISUAL- uso da biblioteca D3js
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Course content
7 sections • 39 lectures • 5h 17m total length
Requirements
- Não há pré-requisitos, apenas conhecimento básico matemática, estatística
- Conhecimento desejável (mas não obrigatório) de como calcular média, moda, mediana e probabilidades básicas
- Conhecimento desejável (mas não obrigatório) básico do Microsoft Excel
Description
O CURSO DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA permite que o aluno tenha uma base teórica sólida, bem como desenvolva as habilidades necessárias para resolver problemas, dos mais simples aos mais complexos. Ele foi preparado por um instrutor com mais de 15 anos de experiência em sala de aula no ensino médio e superior e instrução online, tendo já publicado 11 cursos na área de Estatística na plataforma Udemy. O curso está organizado nas seguintes seções:
1. Introdução ao Curso
2. Variáveis Aleatórias Discretas
2.1. A Distribuição Binomial de Probabilidades
2.2. A Distribuição Geométrica de Probabilidades
2.3. A Distribuição de Probabilidades de Poisson
3. Variáveis Aleatórias Contínuas
4. A Distribuição Normal de Probabilidades
5. Conclusão do Curso
Em cada seção, você encontra vídeo-aulas em alta definição, materiais didáticos de alta qualidade, listas de exercícios, testes de avaliação dos conhecimentos, links para recursos online e muito mais. Ao final desse curso, você terá um excelente conhecimento de Estatística no nível intermediário e estará pronto para aprofundar seus conhecimentos em um curso mais avançado.
O CURSO DE 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 gratuito e de fácil compreensão. São 6 laboratórios totalmente práticos que você pode realizar durante o curso, detalhados e explicados passo a passo. Você entende os algoritmos e pode praticar com suas bases de dados, sejam arquivos de texto ou banco de dados. Contar com um Framework integrado que apresenta os resultados estatísticos.
Venha e confira!
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 ao professor através da seção de Perguntas e Respostas.
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Who this course is for:
- Alunos e professores de Estatística
- Profissionais que, de alguma forma, utilizam a Estatística no seu trabalho
- Pessoas interessadas em aprender os conceitos de Probabilidade e Estatística, ou que gostariam de relembrar os conceitos aprendidos mas já esquecidos