Estatística Aplicada à Tomada de Decisão

Resumo

Bem-vindo ao curso de Estatística Aplicada à Tomada de Decisão, um programa intensivo e prático projetado para capacitar você a dominar conceitos avançados de estatística e aplicá-los para a tomada de decisões informadas e baseadas em dados. Este curso é ideal para quem deseja aprimorar suas habilidades em análise estatística, modelagem de dados e interpretação de resultados, utilizando Python, uma das linguagens mais populares na área de ciência de dados.

Objetivos do Curso

Ao final deste curso, você será capaz de:

• Compreender e aplicar conceitos de variáveis aleatórias e modelos de distribuição de probabilidade.

• Realizar estimação pontual e intervalar de parâmetros populacionais.

• Conduzir testes de hipótese para médias, proporções, variâncias, correlação, independência e aderência.

• Aplicar análise de variância (ANOVA) e regressão linear simples para modelar relações entre variáveis.

• Interpretar resultados estatísticos e tomar decisões informadas com base em análises rigorosas.

• Utilizar Python para cálculos estatísticos, simulações e visualização de dados.

Conteúdo Programático

O curso está organizado em 4 unidades didáticas (UD), cada uma abordando tópicos essenciais para o domínio da estatística aplicada. Confira o cronograma detalhado:

1. Variáveis Aleatórias e Modelos de Distribuição de Probabilidade

• Importância das variáveis aleatórias e modelos de distribuição de probabilidade.

• Variáveis aleatórias discretas e contínuas.

• Funções de probabilidade: PMF, PDF e CDF.

• Principais distribuições: binomial, Poisson, normal e exponencial.

• Visualização de distribuições e cálculo de probabilidades com Python.

• Simulação de eventos e aplicações práticas em tomada de decisões.

2. Estimação

• Conceitos de estimação pontual e intervalar.

• Métodos de estimação: Máxima Verossimilhança e Momentos.

• Estimação de parâmetros: média, variância e proporção.

• Distribuição amostral e intervalos de confiança.

• Interpretação de resultados e aplicações práticas em análise de dados.

• Uso de Python para cálculos de estimação.

3. Testes de Hipótese

• Conceito e importância dos testes de hipótese.

• Testes para média, variância e proporção.

• Testes de correlação, independência e aderência.

• Interpretação de valores p e nível de significância.

• Aplicações práticas em diversas áreas.

• Uso de Python para conduzir testes de hipótese.

4. Análise de Variância e Regressão Linear Simples

• Conceito e aplicação da Análise de Variância (ANOVA).

• Regressão linear simples para modelar relações entre variáveis.

• Avaliação dos pressupostos e interpretação de parâmetros.

• Extensões dos modelos e aplicações práticas.

• Uso de Python para análise e visualização de resultados.

Por que fazer este curso?

• Aprendizado Prático: Todas as técnicas são aplicadas em Python, com exemplos reais e exercícios práticos.

• Conteúdo Completo: Desde fundamentos estatísticos até técnicas avançadas, o curso cobre tudo o que você precisa para tomar decisões baseadas em dados.

• Instrutores Qualificados: Aprenda com especialistas em estatística e ciência de dados.

• Certificado de Conclusão: Ao final do curso, receba um certificado que comprova suas novas habilidades.