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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 horas
4.8K
Desenvolva suas habilidades estatísticas e aprenda a coletar, analisar e tirar conclusões precisas dos dados.

Programa

Estatístico em R

52 horas
945
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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Consulte cursos e trilhas de Probabilidade e estatística

Curso

Introduction to Linear Modeling in Python

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
409
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

Curso

Planejamento de Experimentos em R

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
403
Neste curso, você vai aprender sobre o básico do desenho experimental, uma parte essencial de qualquer análise de dados.

Curso

Previsão em R

BásicoNível de habilidade
5 horas
372
Aprenda a fazer previsões sobre o futuro usando previsão de séries temporais em R, incluindo modelos ARIMA e métodos de suavização exponencial.

Curso

Pensamento Estatístico em Python (Parte 2)

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
372
Aprenda a executar as duas principais tarefas da inferência estatística: estimativa de parâmetros e teste de hipóteses.

Curso

Analyzing Survey Data in R

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
346
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.

Curso

Modelos Lineares Generalizados em Python

AvançadoNível de habilidade
5 horas
336
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

Modelos ARIMA em R

BásicoNível de habilidade
4 horas
328
Torne-se um especialista em ajustar modelos ARIMA (média móvel integrada autorregressiva) a séries temporais no R.

Curso

Modelos Lineares Generalizados em R

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
319
O curso Modelo Linear Generalizado amplia sua caixa de ferramentas de regressão para incluir regressão logística e de Poisson.

Curso

Fundamentos de Probabilidade em Python

IntermediárioNível de habilidade
5 horas
305
Aprenda conceitos de probabilidade: variáveis aleatórias, média, variância, distribuições e probabilidade condicional.

Curso

Análise de Sobrevivência em R

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
274
Aprenda a trabalhar com dados de tempo até o evento, estimar, visualizar e interpretar modelos de sobrevivência.

Curso

Simulação Estatística em Python

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
272
Aprenda a resolver problemas cada vez mais complexos usando simulações para gerar e analisar dados.

Curso

Foundations of Inference in Python

AvançadoNível de habilidade
4 horas
265
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.

Curso

Erro e Incerteza no Google Sheets

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
241
Aprenda a separar diferenças reais de ruído aleatório e entenda vieses psicológicos que afetam nossas decisões racionais.

Curso

A/B Testing in R

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
230
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
2 horas
214
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

Curso

Análise Fatorial em R

AvançadoNível de habilidade
4 horas
170
Explore variáveis latentes, como personalidade, usando análises fatoriais exploratórias e confirmatórias.

Curso

Análise de Sobrevivência em Python

AvançadoNível de habilidade
4 horas
158
Use a análise de sobrevivência para trabalhar com dados de tempo até o evento e prever o tempo de sobrevivência.

Curso

Network Analysis in R

IntermediárioNível de habilidade
4 horas
112
Aprenda a analisar e visualizar dados de rede com o pacote igraph e crie gráficos de rede interativos com o threejs.

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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.

    Outras tecnologias e temas

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