| 🪧 Vitrine.Dev | |
|---|---|
| ✨ Nome | Data Science: testes estatísticos com Python |
| 🏷️ Tecnologias | python |
| 🚀 URL | Conteúdo do curso |
| 🔥 Desafio |
Após aprender sobre análise e visualização, da formação Data Science, oferecido pela Alura, entramos na parte de testes estatísticos. Pois, as análises e visualizações nem sempre são suficientes para assegurar a relevância estatística das conclusões. Este curso foi ministrado pelo Guilherme Silveira e aprendi sobre:
- Visualização da distribuição dos dados: Podemos entender melhor os dados e identificar padrões e tendências. Imagine poder olhar para um conjunto de dados e entender imediatamente o que está acontecendo!
- Perguntas e hipóteses: Aprendemos a levantar perguntas pertinentes e formular hipóteses. Isso é essencial para qualquer análise de dados, pois nos ajuda a focar em áreas específicas e buscar respostas.
- Testes para responder hipóteses: Aprendemos a usar testes estatísticos para responder às nossas hipóteses. Isso nos permite tomar decisões informadas baseadas em evidências, em vez de suposições.
- Intervalos de confiança: O curso nos ensina a criar intervalos de confiança para nossas amostras. Isso é crucial para entender a precisão dos nossos resultados.
- Comparação de grupos de amostras: Aprendemos a comparar dois grupos de amostras para identificar diferenças significativas. Isso pode ser extremamente útil em muitos campos, como marketing, ciências sociais, medicina e muito mais.
- Uso do Python: O curso também nos ensina a usar Python, uma das linguagens de programação mais populares do mundo, para executar testes estatísticos. Isso nos dá uma habilidade prática que é altamente valorizada no mercado de trabalho. Respostas formais: Por fim, aprendemos a responder perguntas de maneira formal, não apenas exploratória. Isso nos ajuda a comunicar nossas descobertas de maneira clara e convincente.
Ao longo do curso, usamos dados do MovieLens
e TMDB 5000.
