Este curso traz como storytelling nossa atuação como cientistas de dados atuando em uma consultoria para uma grande rede de varejo. O objetivo é extrair informações relevantes de bases de dados para ajudar a empresa a tomar decisões informadas. Com acesso a dados de equipes de marketing, vendas, RH e financeiro, os participantes usarão conceitos de estatística descritiva para investigar comportamentos, realizar análises e gerar insights que agreguem valor aos processos de decisão.
Combinando teoria e prática, o curso ensinará como criar distribuições de frequência, calcular medidas de tendência central, separatrizes e de dispersão, e apresentar resultados por meio de visualizações gráficas. Utilizando a linguagem Python e suas bibliotecas, o curso combina teoria e prática para resolver problemas reais no contexto de negócios.
O curso tem como objetivo ensinar estatística descritiva aplicada, explorando conceitos teóricos e aplicando-os a cenários reais usando a linguagem Python como ferramenta de análise. Ao final, você será capaz de:
- Diferenciar tipos de variáveis e escolher a abordagem estatística correta.
- Criar distribuições de frequência e identificar padrões nos dados.
- Calcular e interpretar medidas de tendência central, separatrizes e dispersão.
- Construir gráficos que destaquem insights de forma clara e objetiva.
- Aplicar técnicas de análise estatística descritiva em problemas empresariais.
Este curso é ideal para:
- Profissionais e estudantes interessados em ciência de dados que desejam aprender os conceitos fundamentais de estatística descritiva aplicados à resolução de problemas.
- Iniciantes em estatística que buscam utilizar Python como ferramenta para análise de dados.
- Categóricas (qualitativas) e numéricas (quantitativas)
- Discretas e contínuas
- Classificação e identificação de variáveis em um conjunto de dados
- Construção de tabelas e gráficos de frequência
- Como identificar padrões e comportamentos nos dados
- Cálculo e aplicação de média, mediana e moda
- Quando e como utilizá-las na análise de dados
- Quartis, decis e percentis
- Casos práticos de aplicação e interpretação
- Cálculo de variância e desvio padrão
- Compreensão da consistência e variação dos dados
- Gráficos de barras, histogramas, boxplots e violinplots
- Uso de visualizações para comunicar insights estatísticas
Ao finalizar este curso, você será capaz de:
- Aplicar conceitos fundamentais de estatística descritiva em dados reais.
- Utilizar bibliotecas do Python para cálculos estatísticos e visualização de dados.
- Analisar padrões e tendências em conjuntos de dados variados.
- Apresentar análises por meio de gráficos estatísticos.
- Python: Linguagem de programação para análise de dados e visualização.
- Bibliotecas Python:
pandas: Manipulação e análise de dados.numpy: Cálculos matemáticos e estatísticos.matplotlibeseaborn: Visualização de dados.
- Conhecimentos básicos de programação em Python.
- Familiaridade com manipulação de dados em
pandase uso de gráficos básicos.
Este projeto é apenas o começo da jornada para se tornar uma pessoa cientista de dados. Conforme você avança, continuará aprimorando suas habilidades em análise de dados, storytelling e geração de insights utilizando os conceitos da estatística e o conhecimento do negócio.
Aqui temos uma introdução prática à estatística descritiva aplicada, ideal para profissionais e estudantes que desejam aprimorar suas habilidades em análise de dados com Python. 🎓📊
Se você estiver pronto(a) para se aprofundar na análise de dados e transformar números em insights envolventes utilizando a linguagem Python, esse curso é o lugar certo para começar!
Explore estatística descritiva e análise de dados com Python, desenvolvendo habilidades práticas que irão impulsionar sua carreira em ciência de dados. 🚀📊