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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