Probabilidade e Estatística

Os cursos em probabilidade e estatística fornecem ao aluno o conhecimento necessário para identificar dados relevantes, incluindo optimização, inferência, testes e outros métodos para analisar padrões de dados e utilizá-los para prever, compreender e melhorar resultados.Os cursos em probabilidade e estatística fornecem ao aluno o conhecimento necessário para identificar dados relevantes, incluindo optimização, inferência, testes entre outros métodos para analisar padrões de dados e utilizá-los para prever, compreender e melhorar resultados.

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R Programming

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Johns Hopkins University
Curso
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Understanding Clinical Research: Behind the Statistics

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University of Cape Town
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Understanding and Visualizing Data with Python

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University of Michigan
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Introduction to Probability and Data with R

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Duke University
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Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis

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University of California, Santa Cruz
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Bayesian Statistics: Techniques and Models

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University of California, Santa Cruz
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A Crash Course in Causality:  Inferring Causal Effects from Observational Data

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University of Pennsylvania
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Econometrics: Methods and Applications

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Erasmus University Rotterdam
Curso
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Basic Statistics

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University of Amsterdam
Curso
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Summary Statistics in Public Health

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Johns Hopkins University
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Probability and Statistics: To p or not to p?

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University of London
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Practical Time Series Analysis

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The State University of New York
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Introduction to Statistics & Data Analysis in Public Health

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Imperial College London
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Improving your statistical inferences

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Eindhoven University of Technology
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Getting and Cleaning Data

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Johns Hopkins University
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Inferential Statistics

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Duke University
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    Perguntas frequentes sobre Probabilidade e Estatística

  • Probability is the study of the likelihood an event will happen, and statistics is the analysis of large datasets, usually with the goal of either usefully describing this data or inferring conclusions about a larger dataset based on a representative sample. These two branches of mathematics can be considered two sides of a coin: statistics help you to understand the past, and probability helps you use that knowledge to predict the future!

    Statistics and probability are essential tools for data science. These skills enable you to determine whether your data collection methods are sound, derive relevant insights from massive datasets, build analytic models that produce usable results, and much more. Important concepts and skills in the data science context include sampling distributions, statistical significance, hypothesis testing, and regression analysis.