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Programa do Curso
Estatística & Programação Probabilística em Julia
Estatística básica
-
Estatística
- Estatísticas resumidas com o pacote statistics
-
Distribuições & Pacote StatsBase
- Univariada & Multivariada
- Momentos
- Funções de probabilidade
- Amostragem e Geração de Números Aleatórios (RNG)
- Histogramas
- Estimação de máxima verossimilhança
- Distribuição de produto, truncada e censurada
- Estatística robusta
- Correlação & Covariância
DataFrames
(Pacote DataFrames)
- Entrada e saída de dados (I/O)
- Criação de Data Frames
- Tipos de dados, incluindo categóricos e dados ausentes
- Classificação & Junção
- Reformatar & Pivotar dados
Testes de Hipótese
(Pacote HypothesisTests)
- Esquema básico dos testes de hipótese
- Teste Qui-Quadrado
- z-test e t-test
- F-test
- Teste exato de Fisher
- ANOVA
- Testes de normalidade
- Teste de Kolmogorov-Smirnov
- Teste T de Hotelling
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 gama
- Outros modelos GLM
-
Análise de sobrevivência
- Eventos
- Kaplan-Meier
- Nelson-Aalen
- Hazards Proporcionais de Cox
Distâncias
(Pacote Distances)
- O que é uma distância?
- Euclidiana
- Cityblock (Manhattan)
- Cosseno
- Correlação
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD (Desvio médio absoluto)
- RMS (Raiz quadrada da média dos quadrados)
- Desvio médio quadrado
Estatística Multivariada
(Pacotes MultivariateStats, Lasso & Loess)
- Regressão Ridge
- Regressão Lasso
- Loess
- Análise discriminante linear
-
Análise de Componentes Principais (PCA)
- PCA Linear
- PCA Kernel
- PCA Probabilística
- Análise de Componentes Independentes (CA)
- Regressão por Componentes Principais (PCR)
- Análise Fatorial
- Análise de Correlação Canônica
- Escalonamento Multidimensional
Agrupamento (Clustering)
(Pacote Clustering)
- K-means
- K-medoids
- DBSCAN
- Agrupamento hierárquico
- Algoritmo de Cluster de Markov
- Agrupamento Fuzzy C-means
Estatística Bayesiana & Programação Probabilística
(Pacote Turing)
- Modelo de Cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC)
- Hamiltonian Monte Carlo
- Modelos Mistas Gaussianas
- Regressão Linear Bayesiana
- Regressão Exponencial da Família Bayesiana
- Redes Neurais Bayesianas
- Modelos de Markov Ocultos
- Filtragem de Partículas
-
Inferência Variacional
Requisitos
Este curso é destinado a pessoas que já têm um background em ciência de dados e estatística.
21 Horas
Declaração de Clientes (5)
A variação com exercícios e demonstração.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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foi informativo e útil
Brenton - Lotterywest
Curso - Building Web Applications in R with Shiny
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Muitos exemplos e exercícios relacionados ao tema do treinamento.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Curso - Advanced R Programming
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o instrutor tinha paciência e estava ansioso para garantir que todos nós entendêssemos os tópicos, as aulas eram divertidas de frequentar
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curso - Statistical Analysis using SPSS
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O Dia 1 e o Dia 2 foram realmente diretos para mim e eu realmente aproveitei essa experiência.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
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