Cursos de Estatísticas Nível 1
Este curso foi criado para pessoas que necessitam de conhecimentos gerais de estatística. Este curso pode ser adaptado a uma área específica de especialização, como pesquisa de mercado, biologia, produção, pesquisa no sector público, etc...
Programa do Curso
Introdução
- Descritiva Statistics
- Inferencial Statistics
- Demonstração de amostragem
- Variáveis
- Percentis
- Medida
- Níveis de Medição
- Demonstração de medição
- Noções básicas de recolha de dados
- Distribuições
- Notação de soma
- Transformações lineares
- Exercícios
Gráficos de distribuições
- Variáveis Qualitativas
- Variáveis quantitativas
- Displays de Caule e Folha
- Histogramas
- Polígonos de frequência
- Gráficos de caixa
- Demonstração de gráficos de caixa
- Gráficos de barras
- Gráficos de linhas
- Exercícios
Resumindo distribuições
- Tendência central
- O que é tendência central
- Medidas de tendência central
- Simulação de escala de equilíbrio
- Simulação de diferença absoluta
- Simulação de diferenças quadradas
- Mediana e média
- Simulação de média e mediana
- Medidas adicionais
- Comparação de medidas
- Variabilidade
- Medidas de variabilidade
- Simulação de estimativa de variância
- Forma
- Comparação de distribuições Demonstração
- Efeitos das transformações
- Lei da Soma das Variâncias I
- Exercícios
Distribuições normais
- Histórico
- Áreas de distribuições normais
- Demonstração das variedades de distribuição normal
- Normal Padrão
- Aproximação da Normal à Binomial
- Demonstração da Aproximação Normal
- Exercícios
Requisitos
Os participantes devem ter conhecimentos sólidos de matemática ao nível do ensino secundário.
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Estatísticas Nível 1 - Solicitação de Consultoria
Solicitação de Consultoria
Declaração de Clientes (4)
O foco está mais nos conceitos práticos, fazendo diferentes exercícios em software de estatística.
Florin - Zentiva SA
Curso - Statistics Level 1
Máquina Traduzida
A informação foi explicada de uma forma fácil de compreender. O formador foi muito paciente e explicou em pormenor todas as questões que tínhamos.
Oana - Zentiva SA
Curso - Statistics Level 1
Máquina Traduzida
O facto de estarmos a praticar e de o formador estar disponível para repetir se houvesse passos que não fossem claros
Alexandra - Zentiva SA
Curso - Statistics Level 1
Máquina Traduzida
O fato de termos tido tempo para abordar alguns extras úteis.
Alina Vishniakova - TUI Business Services GmbH
Curso - Statistics Level 1
Máquina Traduzida
Próximas Formações Provisórias
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- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
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Proprietários de Business (gerentes de marketing, gerentes de produto, gerentes de base de clientes) e suas equipes; profissionais de insights do cliente.
visão global
O curso segue o ciclo de vida do cliente, desde adquirir novos clientes, gerenciar os clientes existentes para obter lucratividade, reter bons clientes e, finalmente, entender quais clientes estão nos deixando e por quê. Trabalharemos com dados reais (se anônimos) de uma variedade de setores, incluindo telecomunicações, seguros, mídia e alta tecnologia.
Formato
Treinamento conduzido por instrutor durante cinco sessões de meio dia com exercícios em sala de aula e trabalhos de casa. Pode ser entregue em sala de aula ou em distância (on-line).
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7 HorasPúblico
- gerentes
- desenvolvedores
- cientistas
- alunos
Formato do curso
instrução e discussão on-line OU workshops presenciais
Introdução ao R
21 HorasR é uma linguagem de programação livre de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. A pesquisa é usada por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R também encontrou seguidores entre estadistas, engenheiros e cientistas sem habilidades de programação de computador que acham que é fácil de usar. Sua popularidade é devido ao aumento do uso da mineração de dados para vários objetivos, como estabelecer preços de anúncios, encontrar novas drogas mais rapidamente ou modelos financeiros fina. R tem uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.
Este curso cobre a manipulação de objetos em R incluindo dados de leitura, acessando pacotes R, escrevendo funções R e fazendo gráficos informativos. Ele inclui a análise de dados usando modelos estatísticos comuns. O curso ensina como usar o software R (https://www.r-project.org) tanto em uma linha de comando e em uma interface gráfica de usuário (GUI).
R
21 HorasR é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R também encontrou seguidores entre estatísticos, engenheiros e cientistas sem conhecimentos de programação de computadores que acham fácil de usar. Sua popularidade se deve ao crescente uso da mineração de dados para vários objetivos, como definir preços de anúncios, encontrar novos medicamentos mais rapidamente ou ajustar modelos financeiros. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.
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- Navegar na interface do SPSS e gerir conjuntos de dados de forma eficiente.
- Realizar análises estatísticas descritivas e inferenciais.
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- Aulas e debates interactivos.
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Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
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Neste treinamento ao vivo, Tidyverse por instrutor, os participantes aprenderão como manipular e visualizar dados usando as ferramentas incluídas no Tidyverse .
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Realize análise de dados e crie visualizações atraentes
- Tire conclusões úteis de vários conjuntos de dados de dados de amostra
- Filtrar, classificar e resumir dados para responder a perguntas exploratórias
- Transforme dados processados em gráficos informativos de linhas, gráficos de barras, histogramas
- Importe e filtre dados de diversas fontes de dados, incluindo arquivos Excel , CSV e SPSS
Público
- Iniciantes na língua R
- Iniciantes na análise e visualização de dados
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada