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Atividade
| 113543 - MÓDULO INTRODUTÓRIO |
| Período da turma: | 03/05/2024 a 22/05/2024
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| Descrição: | Fundamentos de Estatística
Estatísticas descritivas; Relação entre variáveis: teste qui-quadrado para variáveis qualitativas, coeficiente de correlação de Pearson; Distribuições de probabilidade de variáveis discretas: uniforme, Bernoulli, binomial, binomial negativa e Poisson; Distribuições de probabilidade de variáveis contínuas: normal e normal padrão, qui-quadrado, t-Student e F-Snedecor; Definições iniciais sobre os testes de hipóteses: tipos de testes, tipos de erros, nível de significância e p-valor; Testes de hipóteses: teste Z para médias de uma amostra, teste t para médias de uma amostra, teste t para correlações, teste qui-quadrado para uma amostra, teste F para comparação de variâncias, intervalo de confiança para a média, teste t para comparação de médias em duas amostras independentes. BOLFARINE, H.; BUSSAB, W. O. Elementos de amostragem. São Paulo: Edgard Blϋcher, 2005. BOLFARINE, H.; SANDOVAL, M. C. Introdução à inferência estatística. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Matemática, 2001. DEVORE, J. L. Probabilidade e estatística para engenharia. São Paulo: Thomson Pioneira, 2006. FÁVERO, LUIZ PAULO; BELFIORE, PATRÍCIA. Manual de análise de dados: estatística e modelagem multivariada com Excel®, SPSS® e Stata®. Rio de Janeiro: Elsevier, 2017. GRANER, E.A. Como Aprender Estatística. Edições Melhoramentos, 1952. HOFFMANN, R. Estatística para Economistas. 4ª. Edição. Thomson Pioneira, 1980. MORETTIN, PEDRO A.; BUSSAB, WILTON DE O. Estatística básica. 9ª ed. São Paulo: Saraiva, 2017. VIEIRA, S. Estatística básica. São Paulo, Cengage Learning, 2012. TRIOLA, MARIO F. Introdução à estatística. 12ª ed. Rio de Janeiro: LTC, 2017. Introdução ao Python e Introdução ao Machine Learning Bancos de Dados; observações e variáveis; estruturas longitudinais e transversais; variáveis qualitativas e quantitativas; escalas de mensuração de variáveis; variáveis nominais e ordinais; variáveis métricas; Machine learning e reconhecimento de padrões; conceito de supervisão e não supervisão; técnicas não supervisionadas e relação com escalas de mensuração de variáveis; técnicas supervisionadas e relação com escalas de mensuração de variáveis; casos reais e práticos. BRUCE, P.; BRUCE, A.; GEDECK, P. Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python. 2 ed. O'Reilly Media, 2020. FÁVERO, LUIZ PAULO; BELFIORE, PATRÍCIA. Manual de análise de dados: estatística e modelagem multivariada com Excel®, SPSS® e Stata®. Rio de Janeiro: Elsevier, 2017. GERÓN, A. Mãos à obra: aprendizado de máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Conceitos, ferramentas e técnicas para a construção de sistemas inteligentes. Alta Books, 2021. GRUS, J. Data Science Do Zero: Noções Fundamentais com Python. 2 ed. Alta Books, 2021. HARRISON, M. Machine Learning – Guia de Referência Rápida: Trabalhando com Dados Estruturados em Python. Novatec Editora, 2019. McKINNEY, W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, Numpy, and Jupyter. O'Reilly Media, 2022. MENEZES, N. N. C. Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação Para Iniciantes. 3 ed. Novatec Editora, 2019. MULLER, A. C.; GUIDO, S. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists. O'Reilly Media, 2016. |
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| Carga Horária: |
25 horas |
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| Tipo: | Optativa | ||||
| Vagas oferecidas: | 1000 | ||||
| Ministrantes: |
Marcos Roberto Luppe Wilson Tarantin Júnior |
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