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Modulo_1

2022-5A — Bootcamp Cientista de Dados

Módulo 1 - Fundamentos de estatística e aprendizado de máquina

O objetivo deste curso é apresentar ao aluno métodos estatísticos de análise de dados que trazem abordagens científicas de como extrair conhecimento a partir de dados. Por exemplo, suponha que em uma empresa um treinamento foi aplicado à sua equipe vendas, e que a média de vendas após o treinamento é ligeiramente maior que a média de vendas antes do treinamento. Será que essa diferença foi devido ao acaso ou foi de fato um efeito do treinamento? O aluno aprenderá como utilizar métodos probabilísticos para analisar a incerteza sobre os fenômenos.

O curso compreende análises descritivas de dados, análises através de gráficos, compreensão das principais distribuições de probabilidades discretas, contínuas e testes de hipóteses. Além disso, demonstra a utilização da técnica de regressão linear tanto para explicar o impacto de uma ou mais variáveis X numa variável Y quanto para prever os valores da variável Y baseado nos valores das variáveis X.

O curso foi cuidadosamente elaborado para sempre trazer exemplos claros e tangíveis, direcionados ao ambiente de negócios, para que o aluno não fique apenas na teoria

Bike-sharing: Análise de tendências de locações de bicicletas

Esta atividade tem como objetivo analisar os dados de compartilhamento de bicicletas em uma cidade, coletados pela Universidade do Porto, realizando analise, transformações e visualizações de dados reais utilizando as bibliotecas Pandas, Seaborn e Matplotlib.

Jupyter notebook: Bike-sharing: Universidade do Porto

Sistema Integrado de Gestão de Barragens de Mineração (SIGBM) versão pública

Esta atividade tem como objetivo aplicar os conceitos de análise descritiva e visualização de dados sobre a base de dados do Sistema Integrado de Gestão de Barragens de Mineração (SIGBM), realizando analise, transformações e visualizações de dados utilizando as bibliotecas Pandas, Plotly, Seaborn e Matplotlib.

Jupyter notebook: Análise Descritiva SIGBM

Hipóteses Estatísticas (Teste de hipótese)

Esta atividade tem como objetivo exercitar os conceitos de analise estatísticas de dados trabalhando os seguintes testes de normalidade Teste de Shapiro-Wilk, Teste de Levene e Teste Mann-Whitney U utilizando a biblioteca SciPy.

Trabalho Prático

Esta atividade, avaliativa, tem como objetivo exercitar os seguintes conceitos trabalhados no módulo: Análise exploratória, Teste de hipóteses, Correlação, Regressão

Trabalho Prático

Desafio

Esta atividade, avaliativa, tem como objetivo exercitar os seguintes conceitos trabalhados no Módulo: Análise exploratória, Teste de hipóteses, Correlação, Regressão.

Desafio