Estatistica com Linguagem R

Estatistica com Linguagem R

What you’ll learn

Estatística descritiva para análise de dados (amostragens, frequências, medidas tendência central, medidas de posição, medidas dispersão e análise de outliers)
Estatística probabilística para análise de dados (probabilidades, distribuição de Binomial, Geométrica, Poisson, distribuição normal e teste de normalidade).
Estatística inferencial para análise de dados (testes paramétricos e não paramétricos, intervalo de confiança, testes de hipóteses…)
Manipulação de dataset com mais de 5 milhões de registros.
Fundamentos da Linguagem R (operadores matemáticos, estrutura condicional, estrutura de repetição, vetores, matrizes, funções e importação de pacotes)
Análise Estatística de gráficos

Requirements

Não há pré-requisito para este curso.

Description

Neste curso serão apresentados os conceitos principais de Estatística utilizando a Linguagem R e com uma didática diferenciada, com muita pratica na linguagem R, utilizando um banco de dados real e uma descrição dos conceitos teóricos sem exageros nas deduções matemáticas, de forma clara e objetiva, mas mantendo o alto nível. Serão apresentados vários scripts da linguagem R, tendo como base um  único projeto real, com um data frame original composto por mais de 5 milhões de registros (linhas) e mais de 130 variáveis (colunas). Além disso, será demonstrado todo o tratamento desse  banco de dados, desde a sua aquisição até a exportação do arquivo tratado para começar os estudos estatísticos. O curso fornece uma base sólida para estudantes, trabalhadores e pesquisadores das áreas de Ciência de Dados, Inteligência Artificial (tanto em Machine Learning como Deep Learning), Análise de Dados, Biomedicina, Psicologia, Engenharia, Matemática, Economia, Administração… enfim, todas as áreas que utilizam conceitos estatísticos.Todos os scripts e slides são fornecidos, assim como links e referências úteis. O atendimento às dúvidas e informações são realizadas de forma rápida e com clareza.Não há necessidade de nenhum conhecimento específico prévio, somente Matemática básica, pois será demonstrado tudo sobre a utilização da linguagem R necessária para estudos estatísticos e a teoria sobre a Estatística é explicada passo a passo.

Overview

Section 1: Introdução

Lecture 1 Apresentação do curso

Lecture 2 Apresentação da plataforma e do conteúdo

Lecture 3 Estatística: Uma visão geral do que será estudado

Section 2: Linguagem R

Lecture 4 Conhecendo a Linguagem R

Lecture 5 Instalação do R e RStudio

Lecture 6 Conhecendo o RStudio

Lecture 7 Apresentação do RStudioCloud

Lecture 8 Primeiros passos no RStudio

Lecture 9 Operadores Matemáticos

Lecture 10 Variáveis

Lecture 11 Vetores

Lecture 12 Fatores

Lecture 13 Matrizes

Lecture 14 Cálculo com matrizes

Lecture 15 Data Frame e Listas

Lecture 16 Instalação e carregamento de Pacotes

Lecture 17 Importação de arquivos

Lecture 18 Estrutura Condicional

Lecture 19 Estrutura de Repetição

Lecture 20 Criação de Funções

Section 3: Preparação, organização e estruturação dos dados

Lecture 21 Importando, conhecendo e filtrando o banco de dados.

Lecture 22 Preparação, organização e estruturação dos dados com o R: Parte 1

Lecture 23 Preparação, organização e estruturação dos dados com o R: Parte 2

Lecture 24 Preparação, organização e estruturação dos dados com o R: Parte 3

Lecture 25 Preparação, organização e estruturação dos dados com o R: Parte 4

Section 4: Conceitos Iniciais de Estatística

Lecture 26 Estatística: Conceitos Gerais

Lecture 27 Amostragem aleatória simples no R

Lecture 28 Amostragem sistemática no R

Lecture 29 Amostragem estratificada R

Lecture 30 Amostragem por conglomerado (agrupamento) no R

Section 5: Estatística Descritiva

Lecture 31 Distribuição de Frequências – Teoria

Lecture 32 Distribuição de Frequências no R

Lecture 33 Gráficos de frequência no R

Lecture 34 Medidas de tendência central – Teoria

Lecture 35 Medidas de tendência central no R

Lecture 36 Medidas de dispersão e posição – Teoria

Lecture 37 Cálculo de Outliers

Lecture 38 Medidas de dispersão e posição no R

Section 6: Estatística Probabilística

Lecture 39 Probabilidade – Teoria

Lecture 40 Probabilidade no R

Lecture 41 Distribuição de probabilidades Discreta – Teoria

Lecture 42 Distribuição de probabilidades Discreta no R

Lecture 43 Distribuição de probabilidades contínua – Teoria

Lecture 44 Distribuição de probabilidades contínua no R

Section 7: Estatística Inferencial

Lecture 45 Intervalo de confiança – Teoria

Lecture 46 Distribuição t e Qui-quadrado – Teoria

Lecture 47 Teste Z para uma amostra – Teoria

Lecture 48 Teste Z para uma amostra no R

Lecture 49 Teste t para uma amostra – Teoria

Lecture 50 Teste t para uma amostra no R

Lecture 51 Teste de hipótese para duas amostras independentes – Teoria

Lecture 52 Teste t de Student no R

Lecture 53 Teste Z para duas amostras independentes no R

Lecture 54 Teste t pareado

Lecture 55 Teste t pareado no R

Lecture 56 Regressão Linear – Teoria

Lecture 57 Correlação Linear no R

Lecture 58 Regressão linear no R

Lecture 59 Teste Qui-quadrado – Teoria

Lecture 60 Teste Qui-quadrado no R

Lecture 61 Teste Anova – Teoria

Lecture 62 Teste Anova 1 via no R

Lecture 63 Teste Anova 2 vias no R

Lecture 64 Testes não paramétricos – Teoria

Lecture 65 Teste Mann_Whitney (não paramétrico) no R

Lecture 66 Teste de Wilcoxon no R

Lecture 67 Teste de Kruskal_Wallis no R

Lecture 68 Correlação de Spearman e Kendall no R

Section 8: Finalização do curso

Lecture 69 Encerramento

Section 9: Bibliografia e links úteis

Lecture 70 Referências e links úteis (gratuitos)

Estudantes, profissionais e pesquisadores de Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Economia, Analista de Dados, Administração, Estatística, Biomedicina e demais áreas correlacionadas.

Course Information:

Udemy | Português | 18h 14m | 8.56 GB
Created by: Luciano Galdino

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