5 Livros Para Aprender Estatística Para Data Science Data Science Academy

Os cientistas de dados não só entendem o problema, mas também podem criar uma ferramenta que forneça soluções para o problema. Não é incomum encontrar analistas de negócios e cientistas de dados trabalhando na mesma equipe. Os analistas de negócios pegam a saída dos cientistas de dados e a utilizam para contar uma história que a empresa como um formação cientista de dados todo possa entender. SAS é uma plataforma de análise de dados que oferece uma ampla gama de ferramentas estatísticas e de visualização. É amplamente utilizado em empresas e instituições acadêmicas para análise de dados de grande escala e modelagem estatística. O SAS também possui recursos avançados de mineração de dados e aprendizado de máquina.

ACESSO AO CURSO

Os testes de hipóteses são utilizados para verificar se uma afirmação sobre os dados é estatisticamente válida. Eles envolvem a formulação de uma hipótese nula e uma hipótese alternativa, e a realização de um teste estatístico para decidir se há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula. Por exemplo, podemos realizar um teste t para verificar se a média de duas amostras é estatisticamente diferente. Os cientistas de dados precisam limpar e preparar os dados para torná-los consistentes. A análise descritiva analisa os dados para obter insights sobre o que aconteceu ou o que está acontecendo no ambiente de dados. Ela é caracterizada por visualizações de dados, como gráficos de pizza, gráficos de barras, gráficos de linhas, tabelas ou narrativas geradas.

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• Este artigo se propõe explorar o universo da Ciência de Dados, destacando não apenas sua essência e aplicações práticas, mas também delineando um caminho para aquelas pessoas que querem se aprofundar e talvez fazer carreira nesse campo em constante evolução.
• Eles podem escrever programas, aplicar técnicas de machine learning para criar modelos e desenvolver novos algoritmos.
• Ainda em bibliotecas, se você quer aprender mais sobre machine learning e demais modelos estatísticos, a Scikit-learning é a biblioteca ideal para aprender e reforçar conhecimentos.
• Além disso, há o desafio de evitar vieses nos dados, que podem levar a resultados discriminatórios.
• Segundo o colegiado, as expectativas são de que os egressos sejam ainda mais capazes de trabalhar com dados complexos e vindos de diferentes fontes.

Este livro cobre técnicas estatísticas gerais e não apenas aquelas destinadas a Cientistas de Dados ou programadores. No entanto, é escrito em um estilo muito simples e cobre uma ampla gama e profundidade de conceitos estatísticos de uma forma muito simples de entender. A análise de séries temporais é utilizada para modelar e prever o comportamento dos dados ao longo do tempo. Ela envolve a identificação de padrões, tendências sazonais e componentes de variação em uma série temporal. Por exemplo, podemos utilizar modelos de suavização exponencial para prever a demanda por um produto ao longo do tempo, levando em consideração padrões sazonais e tendências históricas.

Como aplicar conceitos estatísticos na Ciência de Dados: exemplos e práticas

Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python. A análise diagnóstica é uma análise aprofundada ou detalhada de dados para entender por que algo aconteceu. Ela é caracterizada por técnicas como drill-down, https://temlondrina.com.br/tecnologia/alem-das-linguagens-de-programacao-criatividade-e-exigencia-no-desenvolvimento-web/ descoberta de dados, mineração de dados e correlações. Várias operações e transformações de dados podem ser realizadas em um determinado conjunto de dados para descobrir padrões exclusivos em cada uma dessas técnicas. Por exemplo, o serviço de voo pode fazer drill-down em um mês particularmente de alta performance para entender melhor o pico de reserva.

Distribuição de Probabilidade

O curso é multidisciplinar e se encontra na junção das áreas de Computação, Estatística e Matemática. Essa graduação visa fornecer conhecimento conceitual sólido para a ciência de dados e habilidades práticas para a resolução de problemas reais das mais variadas áreas, desenvolvendo também habilidades de comunicação e o comportamento cidadão e ético, tão relevantes atualmente. Isso, combinado com o rápido desenvolvimento de tecnologias de armazenamento e processamento, como bancos de dados e algoritmos de aprendizado de máquina, proporcionou um terreno fértil para o crescimento da Ciência de Dados. Para realizar essas tarefas, cientistas de dados exigem skills de ciência da computação e ciências exatas além daquelas de um analista de negócios ou analista de dados típico.

• Esses insights podem ser usados para orientar a tomada de decisões e o planejamento estratégico.
• Ela pode analisar as potenciais implicações de diferentes escolhas e recomendar o melhor plano de ação.
• O livro foi originalmente escrito para alunos que estudam um curso não baseado em matemática, em que é necessária uma compreensão de estatística, como as ciências sociais.
• A importância da Ciência de Dados na atualidade se dá em diversos setores, como saúde, finanças, marketing, transporte, entre outros.
• Durante a formação, construímos vários projetos práticos para enriquecer o seu portfólio como profissional de dados.

Análise de séries temporais

• O primeiro deles, a pandemia que tivemos no início do ano 2020 fez com que todos ficassem dentro de casa, trabalhando home office e muitas empresas ainda não sabiam como lidar com a situação.
• A média populacional refere-se ao valor médio de uma variável em uma população, enquanto a média amostral refere-se ao valor médio de uma variável em uma amostra extraída dessa população.
• Para facilitar o compartilhamento de código e outras informações, os cientistas de dados podem usar o GitHub e o Jupyter Notebook.
• Ele oferece uma ampla gama de ferramentas estatísticas e de visualização, permitindo realizar análises complexas e modelagem estatística.
• Com o surgimento do Big Data, que visa lidar com enormes volumes de dados e a necessidade crescente da tomada de decisões baseadas em dados, a Ciência de Dados se estabeleceu como um campo interdisciplinar.

Uma amostra, por outro lado, é um grupo menor de indivíduos ou objetos selecionados da população. A amostra é usada para representar a população e fazer inferências sobre a população com base nas características da amostra. Por exemplo, um pesquisador pode selecionar uma amostra de 100 adultos que vivem em uma determinada cidade para representar a população de todos os adultos que vivem nessa cidade. Uma população é todo o grupo de indivíduos ou objetos que um pesquisador está interessado em estudar. Por exemplo, uma população pode ser todos os adultos que vivem em uma determinada cidade ou todos os alunos em um determinado distrito escolar. Por exemplo, usando um teste Z e assumindo uma distribuição normal, o pesquisador pode estimar que a renda média de todos os adultos na cidade provavelmente está entre US$49.500 e US$50.500, com um nível de confiança de 95%.

Poderia nos dar um exemplo concreto de um projeto de Data Science que você trabalhou, destacando as etapas do processo?

Na Ciência de Dados, os testes de hipóteses são amplamente utilizados para avaliar a eficácia de um modelo ou determinar se uma variável tem impacto significativo em outra. Por fim, acredito que pode existir mais uma divisão de áreas, como aconteceu com a ciência de dados e engenharia de dados e engenharia de machine learning. Ou seja, pessoas que estão focadas em espaços menores ainda da pipeline do projeto de dados.