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Estatística com Python

Com o avanço da tecnologia, está cada vez maior a quantidade de dados disponíveis para análises. Desta forma, a estatística vem crescendo e auxiliando no desenvolvimento de novas áreas como a Ciência de Dados. A demanda por profissionais com domínio de estatística cresce na mesma proporção da necessidade das empresas tomarem decisões precisas e orientadas a dados.

Por que estudar Estatística?

Para aprender técnicas de análise de dados, estatística, modelagem na prática, escalar o crescimento e trazer novas oportunidades, seja na empresa onde você trabalha ou no seu próprio negócio.

Na Formação Estatística com Python da Alura, você vai aprender estatística de forma aplicada utilizando a linguagem Python e diversas bibliotecas e ferramentas específicas para a estatística.

Além disso, vai compreender como criar hipóteses e validá-las. Assim, você conseguirá justificar as análises feitas e mostrar para a empresa o quão importante é o papel do conhecimento em estatística.

Se você quer aprofundar seus conhecimentos em estatística de uma forma prática e utilizando Python, esta formação é para você.

Mergulhe de cabeça nos estudos!

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Rodrigo Fernando Dias

    Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.

  • Rodrigo Fernando Dias

    Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.

  • Guilherme Silveira

    Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

  • Guilherme Silveira

    Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

  • Victor Coelho Geraldo

    Victor é doutor em ciências e graduado em Eng. Química, ambos pela a UNICAMP. Sua área de atuação é em modelagem matemática, aprendizado estatístico e simulação computacional. Atualmente trabalha como cientista de dados, focado no desenvolvimento de algorítimos de inteligência artificial.

  • Victor Coelho Geraldo

    Victor é doutor em ciências e graduado em Eng. Química, ambos pela a UNICAMP. Sua área de atuação é em modelagem matemática, aprendizado estatístico e simulação computacional. Atualmente trabalha como cientista de dados, focado no desenvolvimento de algorítimos de inteligência artificial.

Passo a passo
  1. 1 Conceitos fundamentais da estatística

    Dê os seus primeiros passos na estatística, aprendendo os conceitos fundamentais para avançar seus conhecimentos de forma mais rápida e sólida.

    Nesta primeira parte, você aprenderá conceitos importantes para descrever características essenciais dos dados de interesse, frequência, média, probabilidades, amostragem. Sempre colocando a mão na massa utilizando o Python e suas bibliotecas específicas para a estatística como Scipy.Stats e Statsmodel.

    • Curso Estatística com Python: frequências e medidas

      10h
      • Entenda estatística e os números que você lida
      • Descubra a diferença entre média, mediana e moda na prática
      • Aprenda os tipos de dados e classifique-os
      • Saiba o que é a distribuição de frequência
      • Conheça a variância e o desvio padrão
    • Artigo Média ou mediana? Entendendo cada uma | Alura Cursos Online

    • Curso Estatística com Python: probabilidade e amostragem

      10h
      • Entenda as distribuiçōes de binomial, poisson e normal
      • Saiba o que o nível e intervalo de confiança
      • Conheça técnicas de amostragem
      • Calcule o tamanho da amostra
  2. 2 Testes estatísticos e correlação

    Depois de descrever seus dados estatisticamente, chegou a hora de analisar esses dados, criar hipóteses e validá-las.

    Nesta seção vamos discutir sobre distribuições, testes de hipóteses, correlação e iniciar as discussões sobre regressão.

    Temos muito conteúdo legal para estudar, neste oceano da estatística!

    • Curso Estatística com Python: testes de hipóteses

      10h
      • Execute testes de normalidade
      • Saiba como calcular e usar o p-valor
      • Entenda as etapas de um teste
      • Use a distribuição t de Student e Qui-Quadrado
      • Aplique os testes para provar Hipóteses
    • Curso Data Science: testes estatísticos com Python

      06h
      • Visualize a distribuição de dados coletados
      • Levante perguntas e hipóteses
      • Responda as hipóteses usando testes
      • Crie intervalos de confiança para suas amostras
      • Compare dois grupos de amostras
      • Utilize Python para executar testes estatísticos
      • Responda perguntas de maneira formal, não só exploratória
    • Podcast Testes A/B - Hipsters #59 - Hipsters Ponto TechHipsters Ponto Tech

    • Curso Estatística com Python: Correlação e Regressão

      10h
      • Entenda e use a regressão linear
      • Teste os resultados e analise os resíduos
      • Interprete da covariância
      • Aplique os seus conhecimentos no projeto
  3. 3 Previsões e experimentos com estatística

    Para fechar o nosso ciclo de aprendizado, vamos mergulhar mais fundo! Avançaremos os conhecimentos em regressão, serão testadas as relações entre variáveis e desenvolvidos modelos preditivos mais avançados.

    E não podemos fechar nosso mergulho sem falar em uma das áreas de grande impacto na estatística, a experimentação.

    Então, bora tomar um ar e realizar nosso último mergulho!

    • Alura+ O que é regressão?

    • Curso Regressão linear: testando relações e prevendo resultados

      12h
      • Utilize visualizações para entender a distribuição de seus dados
      • Descubra a diferença entre variáveis dependentes e explicativas em seus dados
      • Aprenda a separar dados de treino e teste
      • Modele com regressões lineares
      • Entenda os erros em função dos resíduos e métricas
      • Compare e salve os melhores modelos
    • Curso Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem

      05h
      • Aplique transformações antes de treinar seus modelos
      • Aplique regressões com Statsmodel e Sklearn
      • Aprenda técnicas Avançadas de Modelagem
      • Obtenha previsões pontuais
      • Interprete coeficientes estimados
      • Efetue análises gráficas dos resultados encontrados
    • Curso Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.

      06h
      • Aprenda a planejar experimentos para a coleta de dados.
      • Proponha modelos matemáticos para entender um dado problema.
      • Teste a significância estatística dos parâmetros de um modelo matemático.
      • Construa mapas de cores para auxiliar a interpretação dos dados.
      • Faça as análises dos dados coletados em um experimento usando Python com Pandas, Matplotlib, Seaborn e o StatsModel.

Escola

Data Science

Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...

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nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Favor indicar livros de Estatística para iniciantes no término curso, muito obrigado.

Estatística com Python: probabilidade e amostragem

Diego Vialle

Razoável. A profundidade do conteúdo requer maior atenção em Probabilidade. Há necessidade de revisão dessa matéria

Estatística com Python: testes de hipóteses

Luiz Peralta

Espetacular! Vinha estudando a teoria e prática de Estatística no livro do Triola e achei incrível como tudo o que eu vi lá estava contemplado aqui em Python. Gostaria de parabenizar o instrutor pela didática e a equipe Alura pela adequação do conteúdo.

Estatística com Python: frequências e medidas

Marcelo Zanzotti

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