Data Science: Correlação no R, do zero ao avançado em 5h
About this course
Olá!!! Tudo bem com você?!! Neste curso onde você aprenderá de forma simples, fácil e indo direto ao ponto, a como executar os Testes Estatísticos de Comparação de Dois Grupos para a correta tomada de decisões. Meu nome é Isaías M. Lira, sou Consultor e Bacharel em Estatística, Especialista em Docência Superior e Consultor em Análise de Dados e quero muito que a Estatística deixe de ser um problema para você e passe a ser uma nova HABILIDADE para sua carreira profissional ... vamos lá?!! Por que criei este curso? Data Scientist (Cientista de Dados, Análise de Dados) foi classificado como o primeiro emprego no Glassdoor e com salário médio de mais de $ 120,000 nos Estados Unidos e é sem dúvida a função com vagas sobrando e sem gente capacitada para preenchê-la. É a carreira mais valiosa no momento, pois permite resolver alguns dos problemas mais interessantes do mundo. E se você já programa em outra linguagem, saiba que a principal linguagem para Data Scientist é o R. Por que não dar este grande salto para Data Science? Este curso é avaliado em milhares de dólares, mas agora você pode aprender toda essa informação por um preço simbólico! Com muito conteúdo em vídeo, vários exercícios, didática simplificada e abordagem inovadora, fizeram deste curso um dos cursos mais abrangentes para ciência de dados e aprendizagem de máquinas na Udemy com língua Portuguesa! Correlacionar dados é uma necessidade constante de quem procura soluções de problemas. Em qualquer área, será sempre de altíssimo valor o profissional que sabe buscar soluções de problemas encontrando as variáveis que estão mais correlacionadas com este problema.
58/100
CourseAsk score
- What the provider tells you
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- Who stands behind it
- 8/35
- How complete the listing is
- 12/20
Scores how much the provider publishes and who stands behind it — not how well it is taught.
What you'll learn
- perform statistical tests for comparison
- analyze data using R
- identify and interpret correlations in datasets
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