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课程主页: https://www.udemy.com/course/estatistica-aplicada-a-ciencia-de-dados/
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**Coursera 课程《数据科学应用统计学》内容摘要** 本课程由 Faculdade VINCIT 制作，共 11 节课，总时长超过 2 小时，并包含配套电子书。 **课程大纲：** 1. **统计学基础：** 介绍描述性统计和推断性统计的基本概念，为数据科学应用奠定基础。 2. **数据表示：** 涵盖变量、数据类型、测量尺度、频率、直方图、集中趋势度量、分位数、百分位数和离散度度量。 3. **概率与抽样：** 深入探讨概率、抽样分布和比例，包括实验、随机变量、样本、总体、样本空间、二项分布、泊松分布、正态分布、抽样技术、置信水平、显著性和推断误差。 4. **假设检验：** 详细介绍假设检验的基本步骤，以及正态性检验、参数检验、非参数检验和 Wilcoxon 检验。 5. **回归与预测：** 学习回归和预测，包括相关性分析、拟合值和残差、预测性能度量、线性回归、多元回归和逻辑回归。 **课程目标：** 通过实践应用，帮助学习者掌握描述性统计和推断性统计的核心概念，将统计学知识应用于数据科学领域。
Apresentação:Curso produzido pela Faculdade VINCIT com 11 aulas e duração total de mais de 2 horas.Além das aulas você terá acesso ao e-book do curso!Conteúdo do curso:Na primeira unidade você conhecerá os conceitos iniciais de Estatística Descritiva e Inferencial visando a aplicação para Ciência de Dados.A unidade II trata de representação de dados abordando variáveis, tipos de dados, escalas de medição, frequência, histograma, medidas de tendência central e separatrizes, percentis e medidas de dispersão.No capítulo III será tratado sobre probabilidade, distribuições de amostragem e proporções aprofundando sobre experimento e variáveis aleatórias, amostra, população, espaço amostral, distribuição Binomial, Poisson e Normal, técnicas de amostragem, nível de confiança, significância e erro inferencial.Na unidade IV visa aprofundar o tema Testes de Hipóteses apresentando sobre etapas básicas e posteriormente testes de normalidade, paramétricos, não paramétrios e Wilcoxon.Por fim, você aprenderá sobre regressão e previsão no que se refere a análise de correlação, valores ajustados e resíduos, medidas de desempenho da previsão, regressão linear, multivariada e logística.Descrição:Através deste curso, você aprenderá sobre o mundo da Estatística aplicando para a Ciência de Dados.O objetivo com esta disciplina é passar os conceitos básicos de Estatística Descritiva e Inferencial, colocando a mão na massa, ou seja, durante todo o curso se busca a aplicação.
