Estatística é essencial para análise de dados, permitindo interpretar informações, identificar padrões, realizar previsões e tomar decisões assertivas e fundamentadas.
O curso ensina como utilizar o Pandas para analisar dados e aplicar técnicas estatísticas. Os alunos aprenderão a calcular estatísticas descritivas, como médias, medianas, desvio padrão e quartis, além de realizar estatísticas agrupadas para análise por categorias. O objetivo é capacitar os alunos a explorar grandes volumes de dados, identificar padrões e tirar conclusões significativas para uma análise mais eficiente.
Este curso ensina como utilizar funções numéricas e operações booleanas em Python para análise de dados. Os alunos aprenderão a realizar cálculos e operações matemáticas, além de aplicar conceitos de lógica booleana para avaliar condições e tomar decisões. O objetivo é capacitar os alunos a usar essas ferramentas para aprimorar habilidades em análise e processamento de dados através de operadores de comparação e lógicos.
Este curso ensina como trabalhar com matrizes mascaradas, valores NaN e aplicar funções estatísticas utilizando a biblioteca NumPy. Os alunos aprenderão a lidar com dados ausentes, usar máscaras para manipulação de matrizes e calcular estatísticas como média, desvio padrão e variância, considerando essas peculiaridades. O objetivo é capacitar os alunos a analisar dados de forma robusta e eficiente.
Este curso ensina os fundamentos da estatística utilizando a linguagem Python. Os alunos aprenderão a aplicar técnicas estatísticas como média, mediana, desvio padrão e variância, além de realizar o tratamento de outliers e analisar dados descritivos numéricos e categóricos. O objetivo é capacitar os alunos a interpretar e visualizar dados de forma eficiente, considerando diferentes tipos de variáveis e abordagens.
Este curso ensina os fundamentos da estatística utilizando a linguagem R e a biblioteca summarytools. Os alunos aprenderão a aplicar técnicas estatísticas como média, mediana, desvio padrão e variância, além de analisar medidas de dispersão, assimetria e variabilidade de variáveis categóricas. O objetivo é capacitar os alunos a interpretar e visualizar dados de forma eficiente, considerando diferentes tipos de variáveis e abordagens.
A inteligência analítica refere-se à capacidade de analisar dados e extrair informações significativas que podem ajudar na tomada de decisões. É fundamental em áreas como negócios, finanças e operações de TI.
Estes cursos são destinados a profissionais e estudantes que desejam aprimorar suas habilidades analíticas, incluindo analistas de dados, gestores de negócios e qualquer pessoa interessada em análise de dados.
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