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Estatística com R: aplicando a probabilidade e amostragem

Este curso traz como storytelling nossa atuação como cientistas de dados para a consultoria de empresas que lidam com problemas em áreas como marketing, atendimento ao cliente e logística. Por meio do curso, vamos aplicar conceitos estatísticos, explorando como distribuições de probabilidade, cálculo de probabilidades, técnicas de amostragem e estimações podem auxiliar na resolução de problemas práticos. Utilizaremos a linguagem R para responder questionamentos específicos, fornecendo insights baseados em dados para apoiar processos de decisão.

🎯 Objetivo

O objetivo deste curso é introduzir conceitos fundamentais de estatística e probabilidade aplicados a cenários reais de negócios, com ênfase em resolver problemas práticos usando a linguagem R. Ao final do curso, o aluno estará apto a:

  • Selecionar a distribuição de probabilidade e técnica estatística adequada para diferentes tipos de problemas.
  • Aplicar conceitos de probabilidade e amostragem para calcular probabilidades e realizar estimativas.
  • Compreender os conceitos de população e amostra e saber aplicá-los.
  • Definir o tamanho amostral ideal para análises e interpretações com confiança.
  • Utilizar R para realizar análises estatísticas que agreguem valor em consultorias para tomada de decisão.

👥 Público-Alvo

Este curso é ideal para:

  • Profissionais que desejam aprimorar seu conhecimento em estatística e ciência de dados, aplicando conceitos em R para a resolução de problemas reais.
  • Estudantes e profissionais que já conhecem os fundamentos de probabilidade e amostragem, mas buscam praticar e consolidar esses conhecimentos com R como ferramenta estatística.

📋 Pré-requisitos

Para acompanhar o curso com sucesso, é importante:

  • Conhecimento básico em R, especialmente no uso de funções do R básico.
  • Conhecimento prévio de estatística, incluindo:
    • Tipos de variáveis (categóricas e numéricas, discretas e contínuas)
    • Distribuição de frequências
    • Medidas de tendência central (média, mediana e moda)
    • Medidas separatrizes (quartis, decis, percentis)
    • Medidas de dispersão (variância e desvio padrão)

📚 Conteúdo do Curso

  1. Distribuição Binomial
  2. Distribuição de Poisson
  3. Distribuição Normal
  4. Estimação
  5. Técnicas de Amostragem

⬆️ Habilidades Desenvolvidas

Ao concluir o curso, o aluno será capaz de:

  • Diferenciar as distribuições de probabilidade Binomial, Poisson e Normal.
  • Calcular probabilidades e realizar estimativas para responder a problemas específicos.
  • Definir níveis de confiança e interpretar intervalos de confiança.
  • Aplicar técnicas de amostragem e estimar o tamanho de amostra adequado.
  • Utilizar R para realizar análises estatísticas e construir visualizações que auxiliem na interpretação de dados.

📈 Próximos Passos

Este projeto é apenas o começo da jornada para se tornar uma pessoa cientista de dados. Conforme você avança, continuará aprimorando suas habilidades em análise de dados, storytelling e geração de insights utilizando os conceitos da estatística e o conhecimento do negócio.

Se você estiver pronto(a) para se aprofundar na análise de dados e transformar números em insights valiosos utilizando a linguagem R, esse curso é o lugar certo para começar!

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