Introdução à Estatística para Ciência de Dados : Da Exploração Dos Dados à Experimentação Contínua Com Exemplos de Código Em Python e R.

Format:

Book

Author/Creator:

Escovedo, Tatiana.

Contributor:

Kalinowski, Marcos.

Marques, Thiago.

Language:

Portuguese

Subjects (All):

Statistics.

Machine learning.

Physical Description:

1 online resource (97 pages)

Edition:

1st ed.

Place of Publication:

São Paulo : Casa do Código, 2024.

Summary:

This book is an introductory guide to statistics for data science, aimed at professionals and students in the field. It seeks to simplify the often complex mathematical and technical concepts found in existing literature, making them accessible to beginners, especially those whose mathematical foundation might not be strong. The book uses a layered 'onion learning' approach, offering a general overview before delving into more detailed topics. It covers key concepts in descriptive statistics, probability, and statistical inference, with practical examples in Python and R. The authors aim to equip data scientists with essential statistical knowledge for tasks like exploratory data analysis and machine learning, without being exhaustive. The book is written in Portuguese to cater to readers who prefer or find it easier to understand their native language. It assumes a basic understanding of programming logic and familiarity with Python and R. Generated by AI.

Contents:

ISBN

Sobre o livro

Sobre os autores

Introdução

1.1 Por que estudar Estatística para Ciência de Dados?

1.2 Conceitos fundamentais

1.3 Estatística e Ciência de Dados

Estatística Descritiva: Conceitos básicos, tipos de variáveis e gráficos

2.1 Conceitos básicos

2.2 Variáveis e tipos de variáveis

2.3 Gráficos adequados a cada tipo de variável

2.4 Correlação

Estatística Descritiva: Medidas de tendência central e de dispersão

3.1 Medidas de tendência central

3.2 Medidas de dispersão

3.3 Boxplot, ou diagrama de caixas

3.4 Resumo

Cálculo das Probabilidades: Conceitos e fundamentos

4.1 Conceitos fundamentais em probabilidade

4.2 Axiomas de probabilidade de Kolmogorov

4.3 Atribuição das probabilidades

Cálculo das Probabilidades: Distribuições de probabilidade discretas e contínuas

5.1 Distribuições de probabilidade discretas

5.2 Distribuições de probabilidade contínuas

Inferência Estatística: Noções de amostragem e reamostragem

6.1 Teorema central do limite

6.2 Tipos de amostragem casuais/probabilísticas

6.3 Tipos de amostragem não casuais/não probabilísticas

6.4 Reamostragem

6.5 Intervalos de confiança Generated by AI.

Notes:

Description based on publisher supplied metadata and other sources.

Part of the metadata in this record was created by AI, based on the text of the resource.

Other Format:

Print version: Escovedo, Tatiana Introdução à Estatística para Ciência de Dados

ISBN:

9788555193798

OCLC:

1443085768