Estatística para Data Science: Distribuição Normal

Domine a Principal Distribuição de Probabilidade na Estatística
4.50 (19 reviews)
Udemy
platform
Português
language
Test Prep
category
instructor
Estatística para Data Science:  Distribuição Normal
138
students
4.5 hours
content
Oct 2023
last update
$19.99
regular price

Why take this course?

🚀 Domine a Principal Distribuição de Probabilidade na Estatística com o Curso "Estatística para Data Science: Distribuição Normal"!

Por que fazer este curso? 🤔

A distribuição normal é fundamental na Estatística, não apenas por sua importância teórica, mas também por sua aplicabilidade prática. Ela é essencial em pesquisas científicas e decisões estratégicas nos negócios, tornando-se uma das distribuições mais influentes no campo da Estatística. Se você está buscando se destacar em concursos ou universidades, dominar a distribuição normal é um passo definitivo para o seu sucesso. 📊

Para quem serve este curso? ✍️

  • Profissionais de TI e áreas associadas que desejam fortalecer suas habilidades em Estatística para aplicá-las no mundo empresarial.
  • Estudantes de graduação, mestrado e doutorado que precisam de uma compreensão profunda da estatística para provas universitárias ou para conduzir pesquisas científicas.
  • "Concurseiros" que buscam aprimorar suas chances de sucesso em provas de Estatística. 🏆

Sobre o Professor: Isaías Lira 👩‍🏫

Com um background sólido em Estatística e uma paixão pela análise de dados, Isaías Lira é um Consultor em Análise Estatística de Dados, pesquisador, estudoso da Estatística Aplicada no Mercado Financeiro, autor de livros em Estatística, Data Scientist e pos-graduado em Docência Superior. Este curso faz parte de sua missão de compartilhar conhecimentos valiosos na área de Data Science.

O que aprenderei neste curso? 📚

Ao final deste curso, você terá:

  • Compreensão sobre o comportamento dos dados dentro da Distribuição Normal.
  • Habilidade para calcular probabilidades usando a distribuição normal padrão.
  • Experiência prática com dados reais.
  • Intensiva prática (bootcamp) em R, a ferramenta de análise de dados mais utilizada hoje.
  • Tutoria passo a passo em técnicas e conceitos importantes.
  • Estrutura didática que garante a clareza e o entendimento de cada assunto abordado.
  • Abordagem focada nas áreas mais críticas, com uma linguagem clara e exemplos concretos para facilitar o aprendizado.

Qual o diferencial deste curso? 🌟

  • Curso 100% prático: não apenas teórias sem aplicação, mas sim exercícios e prática intensiva com dados reais.
  • Uso de dados reais para entender conceitos de forma mais concreta.
  • Intensiva prática em R, a linguagem definpadora em análise de dados.
  • Passo a passo: tudo explicado com clareza e detalhes.
  • Estrutura meticulosamente planejada para um aprendizado progressivo e eficiente.
  • Enfoque na essência: aprenda o que é mais importante, de uma forma simples e direta, com múltiplos exemplos e exercícios resolvidos passo a passo.

Não perca mais tempo! 🚀

Se você está cansado de se sentir estancado ou preso em sua rotina atual, agora é a hora de investir em seu futuro. Junte-se a nós e lide com os desafios da Estatística na era do Data Science. Este curso é o primeiro passo para transformar sua carreira e abrir portas em um mercado cada vez mais competitivo e repleto de possibilidades.

👉 Inscreva-se agora e comece a trilha para dominar a Distribuição Normal, uma das ferramentas mais valiosas na arsenal da Estatística Moderne! 🎓

Course Gallery

Estatística para Data Science:  Distribuição Normal – Screenshot 1
Screenshot 1Estatística para Data Science: Distribuição Normal
Estatística para Data Science:  Distribuição Normal – Screenshot 2
Screenshot 2Estatística para Data Science: Distribuição Normal
Estatística para Data Science:  Distribuição Normal – Screenshot 3
Screenshot 3Estatística para Data Science: Distribuição Normal
Estatística para Data Science:  Distribuição Normal – Screenshot 4
Screenshot 4Estatística para Data Science: Distribuição Normal

Loading charts...

2161200
udemy ID
18/01/2019
course created date
23/11/2019
course indexed date
Bot
course submited by