Estatística e Matemática para Ciência e Análise de Dados

Você não precisa de um diploma formal de matemática para ter sucesso em ciência e análise de dados, mas você precisa de uma sólida compreensão dos principais conceitos estatísticos que orientam as decisões de dados.Este curso preenche a lacuna entre a teoria matemática complexa e a aplicação prática de dados do mundo real. Através de explicações claras e exemplos passo a passo, você construirá uma base sólida em probabilidade, teste de hipóteses e análise de regressão.Você fará a transição de simplesmente executar algoritmos para realmente entender a lógica matemática por trás de seus insights de dados e modelos preditivos. O que você vai aprender: - Entenda a teoria da probabilidade fundamental e a estatística descritiva para resumir os dados de forma eficaz. - Aplique testes de hipóteses e análise de variância (ANOVA) para tomar decisões de negócios orientadas por dados. - Domine modelos de regressão linear e logística para identificar tendências e fazer previsões precisas. - Explore a matemática essencial de aprendizado de máquina, incluindo árvores de decisão e conceitos básicos de otimização. - Entenda as métricas modernas de avaliação de modelos e os princípios bayesianos básicos usados nos testes A / B modernos. O currículo começa com terminologia fundamental e noções básicas de probabilidade antes de guiá-lo através de estatísticas descritivas, métodos inferenciais e modelos de regressão.Você lerá cenários práticos que demonstram como esses conceitos matemáticos são aplicados para resolver problemas reais de negócios. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, analistas de negócios e iniciantes que desejam construir uma base matemática forte sem se perder no jargão acadêmico.Não é necessário um histórico matemático avançado. Comece sua jornada para dominar os fundamentos matemáticos da ciência de dados hoje.