Estatística Aplicada e Testes A/B em Python

Muitos profissionais de dados autodidatas lutam com o rigor matemático subjacente necessário para uma análise confiante. Este curso preenche essa lacuna de conhecimento, transformando você de um aprendiz focado em código em um profissional de dados estatisticamente sólido. Você aprenderá a projetar experimentos, validar hipóteses e tirar conclusões robustas usando Python. O que você aprenderá: • Entender a terminologia estatística fundamental, distribuições de probabilidade e conceitos centrais. • Projetar e avaliar testes A/B para medir o impacto real das decisões de negócios. • Aplicar inferência estatística e teste de hipóteses a conjuntos de dados práticos. • Calcular tamanhos de amostra, poder estatístico e intervalos de confiança para garantir resultados confiáveis. • Escrever código Python limpo e reproduzível usando bibliotecas modernas de dataframes e ambientes virtuais. • Reconhecer e evitar armadilhas e vieses analíticos comuns no design experimental. O currículo começa com terminologia essencial e conceitos de probabilidade fundamentais antes de passar para inferência prática e design experimental. Você lerá explicações claras e trabalhará com trechos de código Python escritos que reforçam sua compreensão de como a estatística se aplica a dados reais. Projetado especificamente para iniciantes e analistas autodidatas, este curso não requer conhecimento prévio de matemática avançada. Comece a construir sua intuição estatística hoje e elimine o "achismo" de sua análise de dados.