Estatística para Ciência de Dados com Python

As decisões orientadas por dados exigem mais do que apenas escrever código; eles exigem uma sólida compreensão da matemática e da lógica subjacentes.Este curso abrangente baseado em texto preenche a lacuna entre estatísticas teóricas e programação prática em Python, ajudando você a transformar números brutos em insights acionáveis. Você fará a transição de entender as distribuições básicas de dados para executar com confiança testes estatísticos complexos e modelagem. O que você vai aprender: - Entenda conceitos estatísticos fundamentais, incluindo estatísticas descritivas, distribuições de probabilidade e o teorema do limite central - Aplique testes de hipóteses, testes t e ANOVA para validar suposições em conjuntos de dados do mundo real - Implemente modelos de regressão linear e logística usando bibliotecas Python modernas como pandas, statsmodels e scipy - Pratique a limpeza de dados e os fluxos de trabalho de análise de dados exploratórios (EDA) para preparar conjuntos de dados confusos para modelagem estatística - Aproveite as técnicas modernas de solicitação de IA para explicar saídas estatísticas complexas e acelerar seus fluxos de trabalho de análise - Realizar cenários de teste A/B para avaliar mudanças de produto e decisões de negócios com significância estatística Este curso começa com definições básicas, terminologia e conceitos de probabilidade antes de guiá-lo passo a passo através de implementações práticas de Python e exercícios de dados. Ele foi projetado especificamente para iniciantes sem experiência prévia em estatística, embora uma familiaridade básica com a sintaxe do Python seja útil.