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Programa do Curso
Statistics & Probabilistic Programming em Julia
Estatística básica
- Statistics
- Resumo Statistics com o pacote de estatísticas
- Distribuições & Pacote StatsBase
- Univariada e multivariada
- Momentos
- Funções de probabilidade
- Amostragem e RNG
- Histogramas
- Estimação por máxima verossimilhança
- Distribuição produto, truncada e censurada
- Estatísticas robustas
- Correlação & covariância
DataFrames
(Pacote DataFrames)
- E/S de dados
- Criando Data Frames
- Tipos de dados, incluindo categóricos e dados ausentes
- Classificação & junção
- Reshaping & pivoting data
Teste de hipóteses
(Pacote HypothesisTests)
- Esquema básico do teste de hipóteses
- Teste Chi-Quadrado
- z-test e t-test
- F-test
- Fisher exact test
- ANOVA
- Testes de normalidade
- Kolmogorov-Smirnov test
- Hotelling's T-test
Regressão & análise de sobrevivência
(Pacotes GLM & Survival)
- Esquema básico da regressão linear e família exponencial
- Regressão linear
- Modelos lineares generalizados
- Regressão logística
- Regressão de Poisson
- Regressão Gamma
- Outros modelos GLM
- Análise de sobrevivência
- Eventos
- Kaplan-Meier
- Nelson-Aalen
- Cox Proportional Hazard
Distâncias
(Pacote Distances)
- O que é uma distância?
- Euclidiana
- Cityblock
- Cosseno
- Correlação
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD
- RMS
- Desvio quadrático médio
Estatísticas multivariadas
(Pacotes MultivariateStats, Lasso & Loess)
- Regressão Ridge
- Regressão Lasso
- Loess
- Análise discriminante linear
- Análise de Componentes Principais (PCA)
- PCA Linear
- Kernel PCA
- Probabilistic PCA
- Independent CA
- Regressão de Componentes Principais (PCR)
- Análise Fatorial
- Análise de Correlação Canônica
- Escalagem Multidimensional
Agrupamento
(Pacote Clustering)
- K-means
- K-medoids
- DBSCAN
- Agrupamento hierárquico
- Algoritmo de agrupamento de Markov
- Fuzzy C-means clustering
Bayesiano Statistics & Probabilístico Programming
(Pacote Turing)
- Modelo de Cadeia de Markov Carlo
- Hamiltoniano Montel Carlo
- Modelos Mistas Gaussianas
- Regressão Linear Bayesiana
- Regressão Exponencial Família Bayesiana
- Bayesian Neural Networks
- Modelos de Markov Ocultos
- Filtragem Particulada
- Inferência Variacional
Requisitos
Este curso é destinado a pessoas que já possuem um background em ciência de dados e estatística.
21 Horas
Declaração de Clientes (5)
A variação com o exercício e o espetáculo.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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Muitos exemplos e exercícios relacionados com o tema da formação.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Curso - Advanced R Programming
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o treinador tinha paciência e estava ansioso para garantir que todos nós compreendêssemos os tópicos, as aulas foram divertidas de frequentar
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curso - Statistical Analysis using SPSS
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Dia 1 e Dia 2 foram realmente muito diretos para mim e adorei essa experiência.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
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O ritmo foi perfeito e a atmosfera relaxada fez os candidatos se sentirem à vontade para fazer perguntas.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
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