Estatística Aplicada ao Machine Learning

DOMINE OS CONCEITOS DE ESTATÍSTICA POR TRÁS DO PODER DO MACHINE LEARNING

Professor:
Diego Nogare
Nível:
(Intermediário)
Categoria(s):
IA
Ementa
apresentação
Instrutor
Estatística Aplicada ao Machine Learning

  Introdução
  • Apresentação (1:00)
  • Objetivos do curso (1:00)
  • Pré-requisitos (2:00)
  • Instruções importantes (2:00)
  Introdução à Estatística
  • População e amostra (4:00)
  • Tipos de dados (11:00)
  Tipos de Dados e suas características
  • Os 3 Vs do Big Data (12:00)
  • Dados estruturados (7:00)
  • Dados não estruturados (11:00)
  • Combinando dados estruturados e não estruturados (5:00)
  • Qualidade de dados disponível (10:00)
  Estatística Descritiva
  • Quarteto de Anscombe (3:00)
  • Prática - Quarteto de Anscombe (5:00)
  • Medidas de tendência central (6:00)
  • Prática - Medidas de tendência central (8:00)
  • Medidas de dispersão (3:00)
  • Prática - Medidas de dispersão (4:00)
  • Visualização de dados (11:00)
  • Análise Exploratória (14:00)
  • Prática - Histograma, Boxplot e Dispersão (10:00)
  • Prática - Análise descritiva de um dataset (10:00)
  Probabilidade
  • Conceitos de probabilidade (6:00)
  • Probabilidade simples (3:00)
  • Probabilidade condicional (7:00)
  • Teorema de Bayes (5:00)
  • Case de probabilidade de estar doente (8:00)
  • Prática - Probabilidade simples (4:00)
  • Prática - Probabilidade condicional (5:00)
  • Prática - Teorema de Bayes (3:00)
  Inferência Estatística
  • Análise formal e preditiva (2:00)
  • Inferência Estatística (4:00)
  • Confiança nos dados (2:00)
  • Testes de hipóteses (6:00)
  • T-Test (4:00)
  • P-Valor (4:00)
  • Prática - Teste de hipótese (7:00)
  Regressão e Correlação
  • Regressão linear simples e múltipla (5:00)
  • Prática - Regressão linear simples (7:00)
  • Prática - Regressão linear múltipla (4:00)
  • Análise de correlação (7:00)
  • Correlação vs. Causalidade (3:00)
  • Prática - Análise de Correlação (5:00)
  Estatística Aplicada ao Machine Learning
  • Separação de dados com Hold-out e validação cruzada (8:00)
  • Métricas de avaliação de performance de modelos (8:00)
  • Prática - Hold-out e Validação Cruzada (12:00)
  • Prática - Métrica de avaliação de performance (10:00)
  Encerramento
  • Como continuar estudando? (2:00)
  • Palavras finais (1:00)
Estatística Aplicada ao Machine Learning

Neste curso, você aprenderá os conceitos fundamentais de estatística aplicados ao Machine Learning, abordando desde os princípios básicos, como tipos de dados e probabilidade, até temas mais avançados, como inferência estatística, regressão e correlação.

Com foco prático e orientado ao desenvolvimento de habilidades, o curso explora análises descritivas, visualização de dados, testes de hipótese e métricas de avaliação de modelos. Além disso, você aprenderá técnicas essenciais como validação cruzada e interpretação de resultados, preparando-se para aplicar a estatística de forma eficiente em projetos reais de Inteligência Artificial e avançar em sua jornada de aprendizado.

FAQ

Por quanto tempo terei acesso?

Estamos oferecendo 1 ano de acesso para você ter muito tempo para estudar.

O curso é teórico e prático?

Sim, o curso Estatística Aplicada ao Machine Learning aborda toda a teoria que depois é colocada em prática durante o desenvolvimento da aplicação no decorrer do curso.

Como eu tiro as minhas dúvidas durante curso?

Basta postar sua dúvida no fórum!
Abaixo de cada aula existe um fórum onde o instrutor irá lhe ajudar.

Posso assistir o curso por tablet ou smartphone?

Sim, qualquer device é suportado.

Diego Nogare
Microsoft Regional Director

Diego Nogare é especialista em Machine Learning com mais de 10 anos de experiência comprovada. Possui mestrado na área de IA, e está terminando doutorado em IA.

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