Curso
Análise de dados de pesquisa em Python
IntermediárioNível de habilidade
Atualizado 11/2023
PythonProbability & Statistics4 h14 vídeos46 Exercícios3,700 XP2,760Declaração de realização
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Experimente para EmpresasDescrição do curso
Aprenda a usar Python em dados de pesquisa
Seja uma empresa querendo entender as preferências de trabalho dos seus funcionários ou uma campanha de marketing querendo saber como melhor atender ao seu público principal, os dados de pesquisas são uma das melhores ferramentas para entender melhor uma população e como agir em um assunto. Aqui, você vai aprender o objetivo de analisar dados de pesquisas e quando é legal usar ferramentas estatísticas descritivas e inferenciais.
Familiarize-se com as principais ferramentas de análise de pesquisas estatísticas
Com base nos tópicos abordados em Teste de Hipóteses em Python, este curso prático permite que você se familiarize com o uso do Python para analisar todos os tipos de dados de pesquisas.
Você vai aprender a usar vários métodos de amostragem, garantindo que você represente com precisão a população em um estudo e possa deduzir seus efeitos na conclusão da sua análise.
Ao visualizar os resultados da sua pesquisa, você também vai interpretar qualitativamente as variáveis e os resultados associados a testes de modelagem, como regressão linear, teste t de duas amostras e teste qui-quadrado, conforme se aplicável ao tipo de pesquisa que você está analisando.
Pré-requisitos
Hypothesis Testing in Python1
Why Analyze Survey Data & When to Apply Statistical Tools
What is survey data, and how do we determine which statistical test to use to analyze the data? To answer this, you’ll be able to define all sorts of survey data types, encounter important concepts like descriptive and inferential statistics, and visualize survey data to determine the appropriate statistical modeling technique needed. In doing so, you will know how to best qualitatively and quantitatively define the trends and insights you come across in surveys.
2
Sampling and Weighting
In this chapter, you’ll learn the different ways of creating sample survey data out of population survey data by analyzing the parameters by which the survey data was taken.
3
Descriptive & Inferential Statistics
Now it’s time to understand the difference between descriptive and inferential statistics concerning survey data analysis with some real-life examples. Through hands-on exercises, you’ll further interpret the meaning of different variables, key measures such as central tendency and zscore, and interpret results for actionable steps.
4
Statistical Modeling
Last but not least, it’s time to apply statistical modeling to survey data analysis with regression analysis, the two-sample t-test, chi-square test, and interpret the assumptions associated with these tests.
Análise de dados de pesquisa em Python
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