Resolvendo Problemas com Estatística, Populações e Amostras, Erro de Amostragem
O poder por trás das técnicas estatísticas e métricas, como desvio padrão, escores z, intervalos de confiança, estimativa de probabilidade e teste de hipóteses começa ao se obter dados para análise. Depois de estruturar e medir seus dados, você pode passar a visualizar grandes quantidades de dados e encontrar padrões.
Para aproveitar ao máximo este curso introdutório sobre Amostragem, você precisará estar confortável com programação em Python e estar familiarizado com a biblioteca pandas.
Aqui estão algumas coisas que você pode esperar aprender ao final desta lição:
Como funcionam a pop…
O poder por trás das técnicas estatísticas e métricas, como desvio padrão, escores z, intervalos de confiança, estimativa de probabilidade e teste de hipóteses começa ao se obter dados para análise. Depois de estruturar e medir seus dados, você pode passar a visualizar grandes quantidades de dados e encontrar padrões.
Para aproveitar ao máximo este curso introdutório sobre Amostragem, você precisará estar confortável com programação em Python e estar familiarizado com a biblioteca pandas.
Aqui estão algumas coisas que você pode esperar aprender ao final desta lição:
A imagem abaixo ilustra o fluxo de trabalho com o qual começaremos a trabalhar neste curso:
Neste curso introdutório, nosso foco será nos detalhes sobre a obtenção de dados para análise. Trabalharemos com um conjunto de dados do mundo real, então vamos começar explorando os tipos de problemas que podemos resolver com estatística.
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Mestre em Computação Aplicada (INPE), Bacharel em Ciência da Computação (UNESP), certificado PMP em Gestão de Projetos (PMI), certificado Java Programmer, acumulando 20 anos de experiência na área de TI (Gestão de projetos e programas de governança de TI, Desenvolvimento de Software, Coaching e Treinamento). Professor Universitário (Uninove e SENAC) nas disciplinas Gerenciamento de Projetos, Gestão de Projetos em TI, Engenharia de Software, Processos de Desenvolvimento de Software, Pensamento Computacional).
