Bem vindo ao curso de "Estatística Prática - O que é, pra que serve e como funciona na prática".

Utilizando um abordagem simples, este curso possibilita a qualquer iniciante a não só entender sobre estatística como também criar soluções empresariais utilizando dados e ainda saber explicar o porque tais resultados ocorreram. Sim, você não precisa saber nada sobre estatística pois desmitificamos esta área tão necessária no âmbito profissional.

Utilizando estatística descritiva, indutiva e preditiva, aqui você aprenderá a utilizar estatística na prática para que assim, por exemplo, você possa aprenderá a criar um sistema de recomendação "igual" a Netflix, colocar em sua loja um classificador de clientes autônomo em Excel por desvio padrão, saber o porque que os jogadores da NFL preferem, após o touchdown, chutar e marcar 1 ponto do que fazer uma nova jogada e tentar marcar 2 baseado no payoff, entender como funciona pesquisas e porque devemos acreditar que funcionam, rejeitar ou não hipóteses nulas baseados em limiares "níveis de segurança", compreender a importância da curva normal e em como o teorema do limite central pode ajudar sua empresa entre outros assuntos para que assim você se destaque profissionalmente

Exemplos práticos corporativos + didática acadêmica = efetividade no ensino.

Curso totalmente prático, sem enrolação, apenas o que é necessário para você compreender o que é a estatística e como aplica-la profissionalmente. Mas e a teoria? Nós apenas abordamos o essencial, sem enrolação, para que você aprenda MAIS em um curto espaço de tempo.

E não é só isto, adquirindo o curso 'Estatística prática - O que é? Pra que serve? Como funciona?' você também terá uma noção do poder de 'Python para Data Science', ou seja, como projeto final realizaremos uma predição de faturamento de uma empresa para o próximo mês utilizando Python e Google Colab aplicando análises de dados e gráficos com técnicas de predição como média, média ponderada, segregação de dados, regressões e séries temporais.

Você terá aprenderá sobre:

- Estatística descritiva, indutiva e preditiva

- Média, mediana e moda

- Desvio padrão

- Sistemas de recomendação:Calculando passo a passo o seu próprio RecSys para entender como a Netflix sabe qual filme você gostará

- Probabilidade em eventos isolados e múltiplos

- Valor esperado/payoff

- Árvore de decisão em payoff

- População, amostragem e amostra

- Teoria do limite central

- Do desvio padrão ao erro padrão

- Inferência estatística

- Teste de hipótese: Quando aceitar ou rejeitar uma hipótese nula

- Comparando médias amostrais

- Tabela verdade/diagnóstica: Calculando verdadeiro positivo, verdadeiro negativo, falso positivo, falso negativo

- Como funciona pesquisas eleitorais

- Regressão linear:Predição de peso de uma pessoa por equação da reta

- Regressão multivariável:Concatenando múltiplas variáveis no Excel

- Exercício 1:Análise de dados da FIESPutilizando média e mediana

- Exercício 2:Classificação autônoma de clientes com desvio padrão

- Exercício 3:Calculando seu próprio sistema de recomendações de filmes baseando no que o usuário assistiu

- Exercício 4:Criando árvores de decisão baseado em premissas

- Exercício 5:Predição de faturamento utilizando Python como demonstração do poder da ferramenta de análise de dados

- Todos os exercícios no Excel

- Indicações de livros sobre mudança de mindset, estatística aplicada, contabilidade para gestores e Data Science para Negócios

- Tempo vitalício de curso.

- Certificado de conclusão.

- PPTs para download.

- Correções dos exercícios.

- Disponibilidade para acompanhamento e dúvidas todas as semanas de seg à sex das 19h as 22h

Um grande abraço e lembre-se, "não devemos ter medo das novas ideias! Elas podem significar a diferença entre o triunfo e o fracasso...". - Napoleon Hill