Essenciais de Teste de Hipóteses com Excel e Python

Em um mundo orientado por dados, distinguir entre ruído aleatório e tendências significativas é uma habilidade crítica para qualquer profissional. Entender como validar matematicamente uma suposição permite que você vá além da intuição e tome decisões apoiadas por evidências estatísticas. Este curso guia você desde conceitos estatísticos básicos até a realização de testes de hipóteses rigorosos para médias e proporções. Você aprenderá a abordar dados com um olhar crítico, utilizando duas das ferramentas mais populares da indústria para chegar a conclusões confiáveis. O que você aprenderá: - Compreender a lógica fundamental do Teorema do Limite Central e da inferência estatística. - Realizar testes de hipóteses para médias e proporções populacionais dentro do Excel. - Aplicar bibliotecas modernas de Python, como SciPy e Pandas, para executar cálculos estatísticos. - Interpretar p-valores, níveis de significância e intervalos de confiança em um contexto de negócios. - Identificar e mitigar erros Tipo I e Tipo II na análise de dados. - Avaliar o tamanho do efeito para determinar o impacto prático das descobertas estatísticas. O material começa com terminologia essencial e conceitos de probabilidade antes de passar para explicações passo a passo escritas para a execução de testes tanto no Excel quanto em Python. Você progredirá lendo exemplos práticos e revisando trechos de código que demonstram como automatizar sua análise. Este curso é projetado para iniciantes que buscam construir uma base sólida em análise de dados. Nenhuma experiência prévia com estatística ou programação é necessária para começar. Comece a construir suas habilidades de tomada de decisão orientada por dados hoje mesmo.