Guia Completo de Estatística para Ciência de Dados: Tudo o que Você Precisa Saber

Naturalmente, é impraticável coletar os dados necessários de todas as pessoas da cidade. Então, o cientista obtém uma amostra representativa da população em questão, e coleta os dados necessários da amostra. Através dos métodos da estatística inferencial, o cientista de dados pode generalizar os resultados obtidos da amostra para a população total da cidade.

Mercado de trabalho[editar editar código-fonte]

  • O único ponto de atenção aqui é que a linguagem Python é também muito utilizada em outras aplicações não necessariamente ligadas a dados, como desenvolvimento back-end e desktop.
  • Quando estamos lidando com grandes volumes de dados se torna necessário conhecer ferramentas como Hadoop e Spark.
  • Ciência de dados e BI não são mutuamente exclusivos—organizações digitalmente experientes usam ambos para entender e extrair valor de seus dados completamente.
  • Por isso, o objetivo desse curso é levá-lo a aprender a lidar com os fenômenos aleatórios que acontecem no mundo.

A correlação é considerada linear (formando uma linha quando exibida em um gráfico) e é expressa como um número entre +1 e -1, conhecido como coeficiente de correlação. Ao gerar esta função de mapeamento, o modelo usará um conjunto de suposições para melhor aproximar o alvo. Por exemplo, o algoritmo de regressão linear assume uma relação linear (linha reta) entre a entrada e o destino. Viés de confirmação – ocorre quando a pessoa que realiza alguma análise tem uma suposição predeterminada sobre os dados. Nessa situação, pode haver uma tendência de gastar mais tempo examinando variáveis ​​que provavelmente apoiarão essa suposição.

Data Science

Quando estamos lidando com grandes volumes de dados se torna necessário conhecer ferramentas como Hadoop e Spark. Além dessas linguagens de programação é essencial o domínio de bancos de dados SQL e NoSQL. Porém, em empresas que já maturaram seus setores de dados é comum que os Cientistas de Dados utilizem linguagens de programação a fim de implementar as últimas tecnologias e soluções dedicadas para essas empresas. O mesmo acontece quando usamos variáveis que não tem sentido nenhum com o problema e não tem um resultado efetivo quando temos um modelo estatístico ou de machine learning. Muitas vezes usamos variáveis com alta correlação que não fazem sentido no projeto final por estarem carregando informações muito próximas ou duplicadas.

Modelagem estatística

As tabelas de frequência são ferramentas úteis para organização dos dados, assim como os gráficos que ilustram e facilitam a leitura das informações. Palavras como média fazem parte do vocabulário do nosso dia a dia, mas será que essa é a única métrica que pode ser utilizada para analisarmos nossos dados? A mediana, a moda e o desvio padrão são conceitos que formam o pontapé inicial para trabalharmos com testes de hipótese, intervalos de confiança, p-value e regressões. A Escola de Gestão e Negócios representa tradição e qualidade de formação desde 1968. Irá auxiliar outros profissionais a desenvolverem sua área de atuação por meio da descrição dos dados observados e do desenvolvimento de metodologias para a tomada de decisão em cenários de incerteza.

Aplicações[editar editar código-fonte]

Serão explorados tópicos como características do gráfico boxplot, detecção de outliers, diferença entre correlação e causalidade e muito mais. A análise de dados é essencial para extrair insights valiosos a partir de grandes quantidades de informação. A estatística fornece métodos e técnicas para sintetizar, descrever e fazer inferências sobre dados.

  • Essas plataformas também oferecem suporte a cientistas de dados experientes, disponibilizando uma interface mais técnica.
  • Este artigo pretende ser uma breve introdução a algumas das técnicas estatísticas mais comumente usadas em Data Science.
  • A amostra deve representar a população o melhor possível e, para isso, a diversidade dos elementos da amostra é importante.
  • Outra consideração ética importante na ciência de dados é a transparência e explicabilidade dos modelos.

Vários provedores de nuvem, incluindo a IBM Cloud, também oferecem kits de ferramentas predefinidos que permitem aos cientistas de dados construir modelos sem programação, democratizando ainda mais o acesso a inovações tecnológicas e insights de dados. Ao aplicar conceitos estatísticos na Ciência de Dados, é importante ter uma compreensão sólida dos fundamentos estatísticos e escolher as técnicas adequadas para cada situação. Além disso, é essencial utilizar ferramentas de análise estatística e visualização de dados para facilitar o processo de análise e interpretação dos resultados. Além dessas ferramentas, também existem outras opções disponíveis, como o Excel, o SPSS e o MATLAB, que oferecem recursos estatísticos e são amplamente utilizados na análise de dados. A escolha da ferramenta mais adequada depende das necessidades do projeto, da familiaridade da equipe e dos recursos disponíveis. O importante é selecionar uma ferramenta que atenda aos requisitos da análise estatística em Ciência de Dados e facilite o processo de transformar dados em insights úteis.

Desvendando a Ciência de Dados: um Guia Completo sobre Estatística

A amostra deve representar a população o melhor possível e, para isso, a diversidade dos elementos da amostra é importante. Caso a amostra não seja representativa, as informações da pesquisa podem ser comprometidas. Amostragem — A definição do problema, o planejamento da pesquisa, a coleta e correção dos dados fazem parte desta área. A definição https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ da amostra é uma parte de fundamental importância para o sucesso da pesquisa. Utilizada desde a Antiguidade, quando se registravam os nascimentos e as mortes das pessoas, é um método de pesquisa fundamental para tomar decisões. Estatística é uma ciência que estuda a coleta, a organização, a análise e registro de dados por amostras.

Porém, as duas possuem uma extensa gama de bibliotecas sendo capazes de suprir todas as necessidades na Ciência de Dados. É a parte mais complexa de ser feita porque demora um tempo, junto com a limpeza dos dados e traz uma responsabilidade grande de entender qual é a situação problema e onde queremos chegar com o resultado, ou seja, conhecer totalmente o escopo que está sendo trabalhado. curso de cientista de dados Nesse sentido, deixo aqui um vídeo da Websérie “Universo Data Science” na qual você pode aprender um pouco mais sobre o processo de Data Science. No entanto, de maneira geral, esse processo segue uma estrutura que começa com a coleta de dados. Durante este período, a quantidade de dados gerados pela digitalização de quase todos os aspectos da vida diária cresceu exponencialmente.