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Diploma em Estatística AP

Um curso de nível de colegiamento introdutório que analisa a probabilidade na exploração de dados e caracterização de dataset.

Publisher: ADU
Este curso abrange a antecipação de padrões que envolvem a exploração de fenômenos aleatórios usando probabilidade e simulação. Ele também descreve a exploração de dados como um conceito estatístico em análise de dados em que os analistas usam técnicas de visualização e estatística para descrever as caracterizações de dataset. Até o final deste curso, você deve estar pronto para aplicar o raciocínio estatístico em vários campos de aprendizagem.
Diploma em Estatística AP
  • Duração

    10-15 Horas
  • Students

    1,556
  • Accreditation

    CPD

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Descrição

Modules

Resultado

Certificação

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Description

Este curso apresenta aprendizados aos principais conceitos e ferramentas para coleta, análise e desenho de conclusões a partir de dados. Você quer aprender as habilidades necessárias para explorar dados e fazer inferências estatísticas? Este curso te leva através da tecnologia usada na investigação, solução de problemas e escrita para construir entendimento conceitual. É uma excelente opção para aqueles que já possuem conhecimento matemático adequado e capacidade de raciocínio quantitativo. Você explorará estatísticas através de discussão e atividades, e aprenderá a projetar pesquisas e experimentos. Estude como selecionar os melhores métodos para coleta ou análise de dados. Padrões e tendências são bem comuns nas estatísticas. Ter a capacidade de descrever padrões, tendências, associações e relações em dados é muito útil para se tornar um estatisticiano de primeira qualidade. O curso te leva através do uso de probabilidade e simulação para descrever distribuições de probabilidade e definir incerteza em inferências estatísticas. Você verá como o raciocínio estatístico pode ser usado para tirar conclusões apropriadas e justificar reclamações.

Além disso, há certos conceitos que servem como alicerce das estatísticas. Você será introduzido a dados em contextos do mundo real. A variabilidade em dados sugere certas conclusões sobre a sua distribuição mas nem toda variação é significativa. Neste curso, entenda como as estatísticas nos permitem desenvolver entendimentos compartilhados de incerteza e variação. Os alunos serão capazes de definir e representar variáveis categóricas e quantitativas. Você irá descrever e comparar distribuições de dados de uma única variável e interpretar cálculos estatísticos para avaliar reclamações sobre pontos de dados individuais ou amostras. Saiba como aplicar o modelo de distribuição normal nas estatísticas. Ter acesso a um mundo de dados é insignificante sem a capacidade de se organizar e analisá-lo. Para desenvolver essas habilidades, os aprendizados precisarão de múltiplas oportunidades para interagir com informações apresentadas em formatos diferentes. O curso descreve os padrões e as características que são vistas em dados e, em seguida, compara as características dentro do mesmo conjunto. Construindo sobre o que aprenderam, os aprendentes exploram relações em datasets categóricos ou quantitativos de duas variáveis. Você será capaz de utilizar métodos gráficos e numéricos para investigar uma associação entre duas variáveis categóricas. Você será capaz de descrever forma, direção, força e recursos incomuns para uma associação entre duas variáveis quantitativas.

Dependendo de como os dados são coletados, podemos ou não ser capazes de generalizar descobertas ou estabelecer evidências de relações causais. Conheça os importantes princípios da amostragem e do design experimental neste curso. O raciocínio probabilístico permite que os estatísticos quantifiquem a probabilidade de eventos aleatórios ao longo do longo prazo e façam inferências estatísticas. Você será capaz de discutir simulações e cálculos abstratos de probabilidade, e construir sobre sua compreensão de distribuições de dados simulados ou empíricos. A seguir você será tomado por meio dos princípios fundamentais de probabilidade utilizados para representar, interpretar e calcular parâmetros para distribuições de probabilidade teórica para variáveis aleatórias discretas. O curso descreve o raciocínio probabilístico à amostragem, introduzindo aprendizados a distribuições de amostragem de estatísticas utilizadas na execução de inferências. Você vai conhecer como as estatísticas de amostra podem ser usadas para estimar parâmetros populacionais correspondentes, medidas de centro (média) e variabilidade (desvio-padrão). Veja como as distribuições de amostragem podem ser determinadas diretamente a partir de parâmetros populacionais. O curso examina ainda mais as diversas ferramentas da visualização de dados, que é uma das duas principais formas de condensação de datasets e criação de resultados consumíveis. Você será tomado por meio das várias vantagens de usar métricas como método de interpretação de dados. Você está se preparando para o avançado do coursework em estatísticas ou outros campos usando o raciocínio estatístico? Então inicie este curso hoje.

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