Inferência Estatística e Teste A/B para Análise de Dados

Tomar decisões de negócios com base em dados brutos requer um raciocínio estatístico robusto para evitar conclusões falsas e dispendiosas. Este curso orienta você através dos princípios básicos de inferência estatística, estimativa de parâmetros e análise causal.Você começará com definições estatísticas fundamentais e princípio de probabilidade antes de explorar testes de hipóteses práticas, design de experimentos e metodologias de teste A / B. O que você vai aprender: - Entenda conceitos estatísticos fundamentais, distribuições de probabilidade e estimativa de parâmetros - Formular e avaliar hipóteses utilizando testes estatísticos paramétricos e não paramétrico - Projete experimentos controlados robustos e estruturar fluxos de trabalho de teste A / B de ponta a ponta - Distinguir entre correlação e causalidade para estabelecer relações causais claras - Aplique técnicas modernas, como reamostragem de bootstrap e redução de variância para melhorar a sensibilidade do teste - Interprete valores-p, intervalos de confiança e tamanhos de efeito com precisão em cenários do mundo real O material começa com terminologia fundamental e mecânica estatística básica, fazendo uma transição suave para o design prático de experimentos e padrões modernos de modelagem estatística explicados através de leitura estruturada e trechos de código escritos. Este programa fundamental é criado para analistas de dados iniciantes, analistas do produto e aspirantes a cientistas de dados sem experiência avançada em estatísticas.Comece a ler hoje para construir habilidades de decisão orientadas a dados com total confiança.