Estatstica para Cincia de Dados e Machine Learning | Data Science Online Course by Udemy

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Aprenda na teoria e na prtica tudo o que voc precisa saber sobre estatstica em Data Science utilizando o Python!

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Estatstica para Cincia de Dados e Machine Learning

A Estatstica proporciona os meios e as ferramentas para encontrar estrutura em dados com o objetivo de fornecer insights sobre as informaes mais profundas ali escondidas. Medidas estatsticas como mdia, mediana, moda, desvio padro e distribuio servem para descrever o comportamento das variveis de uma base de dados, assim como identificar anomalias. Em outras palavras, preciso conhecer a matria-prima com que se est trabalhando por meio de caractersticas que nos servem de resumo sobre sua natureza. Esse o objetivo da Estatstica! Se os algoritmos de machine learning so as ferramentas que os cientistas de dados operam, a Estatstica o conhecimento sobre como e porqu essas ferramentas funcionam, permitindo escolher as ferramentas mais adequadas para tirar o melhor proveito delas. Existe um ditado atribudo a Josh Wills, ex-funcionrio do Google e do Cloudera e atualmente presidente de Engenharia de Dados do Slack: um cientista de dados um programador melhor do que qualquer estatstico e um estatstico melhor do que qualquer programador. Sem um bom conhecimento estatstico, o cientista de dados como um soldado cego com um arsenal poderoso. O domnio estatstico torna seu trabalho mais direcionado, eficiente e robusto, e permite uma utilizao mais ativa dos modelos de machine learning j estabelecidos, uma vez que ele tem o conhecimento necessrio para investigar as bases tericas que fundamentam esses modelos. Baseado nisso, neste curso voc ter uma viso terica e principalmente prtica passo a passo sobre os principais conceitos de Estatstica, bem como sua ligao com a Cincia de Dados e a Aprendizagem de Mquina (Machine Learning). Voc aprender a teoria, os clculos passo a passo, implementar os clculos utilizando a linguagem de programao Python e tambm utilizar bibliotecas prontas! O diferencial deste curso que alm de aprender estatstica, voc aprender como utiliz-la em aprendizagem de mquina. O contedo est dividido em nove partes: (i) populao e amostra, (ii) dados relativos e absolutos, (iii) distribuio de frequncia, (iv) medidas de posio e disperso, (v) distribuies estatsticas, (vi) probabilidade, (vii) intervalos de confiana e testes de hipteses, (viii) correlao e regresso e (ix) visualizao. Confira abaixo alguns dos tpicos que voc aprender, integrando os conceitos estatsticos com aprendizagem de mquina e cincia de dados: Uso de amostragem para trabalhar com dados desbalanceados em classificao ou regresso (undersampling e oversampling)Clculos de distribuio de frequncia para aplicao de regras de associaoAvaliao de algoritmos de classificao utilizando medidas de posio e dispersoSeleo de atributos utilizando clculos de varinciaPreenchimento de valores faltantes em bases de dados utilizando medidas de posioClculo de padronizao (z-score) aplicado em machine learningTratamento de dados enviesados em machine learningUso de distribuies estatsticas para inicializao de pesos em redes neurais artificiaisAlgoritmo Nave Bayes utilizando as distribuies de Bernoulli e MultinomialPrevises com probabilidade em machine learningUso das tcnicas ANOVA e Qui Quadrado para seleo de atributos em bases de dadosTestes de hipteses paramtricos e no paramtricos, aplicados na avaliao de algoritmosPreviso do preo de casas utilizando regresso linearCriao de grficos e mapas para ajudar na interpretao de dadosEste o curso ideal caso voc queira aumentar significativamente seus conhecimentos em Estatstica, Cincia de Dados e Machine Learning, mais de 160 aulas com exerccios resolvidos! O curso para todos os nveis de conhecimento, ou seja, se voc iniciante ou de nvel avanado conseguir aproveitar o contedo.

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