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Probabilidade e Estatística
( 25 Módulos )

módulo #1
Introdução à Probabilidade e Estatística
Visão geral da importância e aplicações da probabilidade e da estatística em cenários do mundo real
módulo #2
Conceitos Básicos de Probabilidade
Compreender a probabilidade, espaços amostrais, eventos e o conceito de aleatoriedade
módulo #3
Tipos de Probabilidade
Explorando probabilidades teóricas, experimentais e subjetivas
módulo #4
Regras de Probabilidade
Aprendendo as regras de adição, multiplicação e complemento de probabilidade
módulo #5
Probabilidade Condicional
Compreendendo a probabilidade condicional, a independência e o teorema de Bayes
módulo #6
Variáveis ​​aleatórias
Introdução às variáveis ​​aleatórias discretas e contínuas
módulo #7
Distribuições de probabilidade
Explorando distribuições de Bernoulli, Binomial, Poisson e uniforme
módulo #8
Distribuição Normal
Compreender a distribuição normal, suas propriedades e aplicações
módulo #9
Medidas Estatísticas
Cálculo de média, mediana, modo, variância e desvio padrão
módulo #10
Visualização de Dados
Compreender a importância da visualização de dados e diferentes tipos de gráficos
módulo #11
Estatísticas Descritivas
Resumindo e descrevendo dados usando estatísticas e visualização de dados
módulo #12
Estatísticas Inferenciais
Introdução a fazer inferências sobre populações com base em dados amostrais
módulo #13
Distribuições amostrais
Compreender as distribuições amostrais e o teorema do limite central
módulo #14
Teste de hipóteses
Formular e testar hipóteses usando métodos estatísticos
módulo #15
Intervalos de confiança
Construir e interpretar intervalos de confiança para parâmetros populacionais
módulo #16
Análise de regressão
Introdução à regressão linear simples e múltipla
módulo #17
Análise de correlação
Compreendendo os coeficientes de correlação e sua interpretação
módulo #18
Testes de qui-quadrado
Usando coeficientes de correlação testes quadrados para qualidade de ajuste e independência
módulo #19
Testes não paramétricos
Introdução a testes não paramétricos para dados nominais e ordinais
módulo #20
ANOVA e testes F
Usando ANOVA e testes F para comparar médias e variâncias
módulo #21
Desenho experimental
Projetar experimentos e compreender o bloqueio, randomização e replicação
módulo #22
Métodos de pesquisa de pesquisa
Compreender os métodos de pesquisa de pesquisa, incluindo design de questionário e amostragem
módulo #23
Big Data e mineração de dados
Introdução a big data e técnicas de mineração de dados
módulo #24
R e Python para probabilidade e estatística
Usando R e Python para probabilidade e análise estatística
módulo #25
Conclusão e encerramento do curso
Planejando os próximos passos na carreira de Probabilidade e Estatística


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