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Cursos de probabilidade e estatística

Os cursos de probabilidade e estatística exploram conceitos matemáticos para analisar eventos aleatórios e interpretar dados por meio de modelos e inferência. Use ferramentas como Python, R, Excel e Google Sheets para aplicar seus conhecimentos teóricos em estatística.

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Recomendado para iniciantes em Probabilidade e Estatística

Desenvolva suas habilidades em Probabilidade e Estatística com cursos interativos, organizados por especialistas do mundo real

Curso

Introdução à Estatística em R

IntermediárioNível de habilidade
4.7+
4.3K
4 horas
Desenvolva suas habilidades estatísticas e aprenda a coletar, analisar e tirar conclusões precisas dos dados.

Programa

Estatístico em R

913
52 horas
Um estatístico coleta e analisa dados e ajuda as empresas a entender os dados quantitativos, inclusive identificando tendências e fazendo previsões.

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Curso

Planejamento de Experimentos em R

IntermediárioNível de habilidade
4.7+
429
4 horas
Neste curso, você vai aprender sobre o básico do desenho experimental, uma parte essencial de qualquer análise de dados.

Curso

Fundamentos de Probabilidade em Python

IntermediárioNível de habilidade
4.8+
412
5 horas
Aprenda conceitos de probabilidade: variáveis aleatórias, média, variância, distribuições e probabilidade condicional.

Curso

Modelos Lineares Generalizados em Python

AvançadoNível de habilidade
4.7+
405
5 horas
Amplie sua caixa de ferramentas de regressão com os modelos logístico e de Poisson e aprenda a treiná-los, entendê-los e validá-los, além de fazer previsões.

Curso

Detecção de Anomalias em Python

IntermediárioNível de habilidade
4.8+
388
4 horas
Detecte anomalias em análises de dados e amplie seu kit de ferramentas estatístico em Python neste curso de quatro horas.

Curso

Introdução à Análise de Redes em Python

IntermediárioNível de habilidade
4.7+
379
4 horas
Este curso vai te dar as habilidades necessárias para analisar, visualizar e entender redes usando a biblioteca NetworkX.

Curso

Análise Fatorial em R

AvançadoNível de habilidade
4.7+
308
4 horas
Explore variáveis latentes, como personalidade, usando análises fatoriais exploratórias e confirmatórias.

Curso

Analyzing Survey Data in R

IntermediárioNível de habilidade
4.8+
298
4 horas
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.

Curso

A/B Testing in R

IntermediárioNível de habilidade
4.8+
287
4 horas
Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.

Curso

Probabilidade Avançada: Incerteza em Dados

AvançadoNível de habilidade
4.8+
257
2 horas
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Curso

Pensamento Estatístico em Python (Parte 2)

IntermediárioNível de habilidade
4.7+
256
4 horas
Aprenda a executar as duas principais tarefas da inferência estatística: estimativa de parâmetros e teste de hipóteses.

Curso

Análise de Sobrevivência em R

IntermediárioNível de habilidade
4.7+
253
4 horas
Aprenda a trabalhar com dados de tempo até o evento, estimar, visualizar e interpretar modelos de sobrevivência.

Curso

Network Analysis in R

IntermediárioNível de habilidade
4.7+
243
4 horas
Aprenda a analisar e visualizar dados de rede com o pacote igraph e crie gráficos de rede interativos com o threejs.

Curso

Erro e Incerteza no Google Sheets

IntermediárioNível de habilidade
4.7+
230
4 horas
Aprenda a separar diferenças reais de ruído aleatório e entenda vieses psicológicos que afetam nossas decisões racionais.

Curso

Simulação Estatística em Python

IntermediárioNível de habilidade
4.8+
218
4 horas
Aprenda a resolver problemas cada vez mais complexos usando simulações para gerar e analisar dados.

Curso

Análise de Sobrevivência em Python

AvançadoNível de habilidade
4.7+
194
4 horas
Use a análise de sobrevivência para trabalhar com dados de tempo até o evento e prever o tempo de sobrevivência.

Curso

Foundations of Inference in Python

AvançadoNível de habilidade
4.8+
189
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Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.

Curso

Simulação de Eventos Discretos em Python

AvançadoNível de habilidade
4.7+
139
4 horas
Descubra o poder da simulação de eventos discretos para otimizar processos e criar gêmeos digitais com SimPy em Python.

Curso

ChIP-seq com Bioconductor em R

IntermediárioNível de habilidade
4.7+
114
4 horas
Aprenda a analisar e interpretar dados ChIP-seq com a ajuda do Bioconductor usando um conjunto de dados sobre câncer humano.

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Os projetos permitem que você aplique seu conhecimento a uma ampla variedade de conjuntos de dados para resolver problemas do mundo real em seu navegador

Perguntas frequentes

Como a probabilidade e a estatística estão relacionadas à ciência de dados?

A probabilidade e a estatística são fundamentais para a ciência de dados, oferecendo as ferramentas e as estruturas necessárias para analisar dados, fazer previsões e obter insights significativos. Eles permitem que os cientistas de dados compreendam padrões, avaliem incertezas e tomem decisões informadas com base na análise de dados.

Por que é importante desenvolver conhecimento em probabilidade e estatística?

O desenvolvimento do conhecimento em probabilidade e estatística é fundamental para interpretar dados de forma eficaz e fazer previsões confiáveis. Esse entendimento forma a base para a criação de experimentos, análise de resultados e validação de conclusões em vários campos, garantindo que as decisões sejam orientadas por dados e baseadas em evidências.

Que carreiras posso seguir com conhecimento em probabilidade e estatística?

Com conhecimento em probabilidade e estatística, você pode seguir uma ampla gama de carreiras, como cientista de dados, pesquisador de mercado, engenheiro de aprendizado de máquina, analista estatístico e gerente de risco. Essas funções abrangem vários setores, incluindo finanças, saúde, tecnologia e governo, onde a interpretação de dados e a tomada de decisões baseadas em evidências são fundamentais.

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