Análise de Dados e Estatística: Conceitos Fundamentais Blog DNC

A estatística descritiva é o ponto de partida, pois nos permite resumir e visualizar os dados de forma clara e concisa. Através de gráficos, tabelas e medidas resumo, podemos identificar padrões, tendências e características dos dados. Além disso, a estatística inferencial nos permite fazer inferências sobre uma população com base em uma amostra, fornecendo estimativas e testes de hipóteses. A Ciência de Dados é um campo multidisciplinar que envolve a extração, análise e interpretação de dados, com o objetivo de obter insights e tomar decisões informadas.

  • Estatística é “um ramo da matemática que lida com a coleta, análise, interpretação e apresentação de massas de dados numéricos”.
  • Ele usa dados para entender o que aconteceu antes para informar um curso de ação.
  • A visualização de dados é uma parte essencial da análise de dados na Ciência de Dados.
  • Já a mineração de dados busca identificar padrões e relações ocultas nos dados, auxiliando na descoberta de insights valiosos.
  • Além de ser ótimo fazer projetos, criar um portfólio completo, se conectar com pessoas e soluções diferentes para os mesmos problemas, entre outros, faz com que você se sinta cada vez mais preparado para o mundo de trabalho.

Correlação e causalidade

Como a ciência de dados frequentemente utiliza grandes conjuntos de dados, ferramentas que podem escalar com o tamanho dos dados são incrivelmente importantes, especialmente para projetos sensíveis ao tempo. Soluções de armazenamento em nuvem, como data lakes, oferecem acesso a infraestrutura de armazenamento capazes de ingerir e processar grandes volumes de dados com facilidade. Esses sistemas de armazenamento oferecem flexibilidade aos usuários finais, permitindo-lhes criar grandes clusters conforme necessário.

  • Selecione uma localidade  para atendimento comercial ou para eventos presenciais.
  • A Ciência de Dados é um campo multidisciplinar que envolve a extração, análise e interpretação de dados, com o objetivo de obter insights e tomar decisões informadas.
  • A variância no aprendizado de máquina é uma medida de quão grande é essa diferença.

Principais Conceitos e Técnicas da Estatística para Ciência de Dados

Selecione uma localidade  para atendimento comercial ou para eventos presenciais. A Walgreens utiliza ferramentas avançadas de analytics na área de drogarias para o cuidado de pacientes, avaliando melhor as suas condições e fornecendo recomendações que fortalecem a saúde e evitam despesas médicas futuras. A melhor plataforma para aprender tecnologia no Brasil agora faz parte da maior escola de idiomas da América Latina. Já os grupos que fazem parte do Núcleo Específico são aqueles nos quais as matérias pertencem exclusivamente ao curso em questão.

Informações

Ainda em bibliotecas, se você quer aprender mais sobre machine learning e demais modelos estatísticos, a Scikit-learning é a biblioteca ideal para aprender e reforçar conhecimentos. Os modelos de machine learning permitem a generalização das informações a partir de uma base de dados. A principal diferença é que a correlação descreve numericamente a intensidade de uma associação entre variáveis, enquanto a causalidade https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ implica que uma variável exerce influência sobre a outra. São conceitos intimamente ligados, mas com interpretações e utilidades distintas na análise de dados. Descubra os princípios essenciais da análise de dados e estatística, incluindo boxplot, detecção de outliers e correlação versus causalidade. Em aprendizado de máquina, o viés e a variância constituem o erro geral esperado para nossas previsões.

Se os dados não seguem uma distribuição normal, outras medidas de variância são usadas. Essa medida é derivada primeiro ordenando os valores por classificação e, em seguida, dividindo os pontos de dados em quatro partes iguais, chamadas quartis. Cada quartil descreve onde 25% dos pontos de dados se encontram de acordo com a mediana. O intervalo interquartil é calculado subtraindo a mediana dos dois quartos centrais, também conhecidos como Q1 e Q3.

Conceitos Estatísticos Fundamentais Para Data Science

No entanto, na prática, minimizar o viés geralmente resultará em um aumento na variância e vice-versa. A compensação de viés / variância descreve o processo de equilibrar esses dois erros para minimizar o erro geral de um modelo. Os testes de hipóteses são utilizados para verificar se uma afirmação sobre os dados é estatisticamente válida. Eles envolvem a formulação de uma hipótese nula e uma hipótese alternativa, e a realização de um teste estatístico para decidir se há evidências suficientes para rejeitar a hipótese nula.

A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre ciência de dados no Brasil.

As orientações de acesso ao curso serão enviadas para o e-mail informado no momento da inscrição, em até 72h após a confirmação do pagamento da primeira parcela. Em Estatística, um evento é o resultado de um experimento que pode ser algo como Como a ciência de dados e o aprendizado de máquina estão revolucionando o mundo dos negócios o lançamento de um dado ou os resultados de um teste AB. Média – o valor médio dos dados.Mediana – o valor central se ordenarmos os dados em orem crescente e dividirmos exatamente pela metade.Moda – o valor que ocorre com mais frequência.

Análise de Variância

Essas distribuições nos ajudam a entender a probabilidade de diferentes eventos e a modelar os dados. A computação em nuvem amplia a ciência de dados fornecendo acesso a capacidade adicional de processamento, armazenamento e outras ferramentas necessárias para projetos de ciência de dados. O volume crescente de fontes de dados e, consequentemente, de dados, tornou a ciência de dados um dos campos de crescimento mais rápido em todos os setores. Como resultado, não é surpresa que o papel do cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século XXI” pela Harvard Business Review (link fora de ibm.com).