CURSO

Matemática para Análise de Dados

Aprenda análise de dados com Python explorando conceitos matemáticos essenciais.

Básico 6h 3h 26 aulas 4.7 Materiais Extras Certificado 2663 Participantes 200xp

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Matemática para Análise de Dados

O que é o curso Matemática para Análise de Dados

Abra as portas para a análise de dados avançada com Python!

Neste curso, você será guiado por uma exploração dos conceitos matemáticos fundamentais que sustentam a análise de dados. Começaremos com uma introdução abrangente, mergulhando em funções básicas, explorando limites matemáticos e adentrando no cálculo diferencial, incluindo suas aplicações práticas e derivadas para resolver problemas de otimização e análise de derivadas parciais.

Uma parte crucial do curso é dedicada à álgebra linear, onde você explorará matrizes, vetores, transposição e inversão – fundamentais para para entender e manipular conjuntos de dados multidimensionais. Você também adentrará em conteúdos de probabilidade e estatística, investigando processos aleatórios, leis dos grandes números, distribuições de probabilidade, independência de eventos, esperança, variância e a influente distribuição gaussiana.

Ao longo do curso, você será apresentado a outros modelos de distribuição, o que enriquecerá o seu repertório estatístico e o habilitará a lidar com uma variedade de cenários de análise de dados. Por fim, você terá uma sólida compreensão dos conceitos matemáticos que sustentam a análise de dados, preparando-se para decifrar insights complexos e tomar decisões informadas com confiança.

Este curso é recomendado para

Cientistas de dados e analistas quantitativos
Profissionais financeiros
Profissionais de ciência e engenharia
Desenvolvedores Python em análise de dados
Empresários e tomadores de decisão
Estudantes de ciência de dados e matemática

Conteúdo do Curso

1 Como abordar a matemática?

Conteúdo do módulo 1.1 - Introdução ao curso de matemática 25xp 1.2 - Como o curso está dividido? 25xp

2 Cálculo

Conteúdo do módulo 2.1 - O que são funções? 25xp 2.2 - Funções clássicas 25xp 2.3 - Limites 25xp 2.4 - O que são derivadas? 25xp 2.5 - A definição matemática de derivadas 25xp 2.6 - Aplicando derivadas 25xp 2.7 - Derivadas para problemas de otimização 25xp 2.8 - Derivadas parciais 25xp

3 Álgebra linear

Conteúdo do módulo 3.1 - Introdução à Álgebra Linear 25xp 3.2 - O surgimento da Álgebra Linear 25xp 3.3 - Matrizes e Vetores 25xp 3.4 - Operações com matrizes 25xp 3.5 - Transposição e inversão matricial 25xp

4 Probabilidade e estatística

Conteúdo do módulo 4.1 - Introdução à probabilidade e estatística 25xp 4.2 - Processos aleatórios e probabilidade 25xp 4.3 - Lei dos grandes números 25xp 4.4 - Distribuições de probabilidade 25xp 4.5 - Independência de eventos e probabilidade condicional 25xp 4.6 - Esperança de um processo aleatório 25xp 4.7 - Variância 25xp 4.8 - Curva de distribuição Gaussiana 25xp 4.9 - Propriedades de uma distribuição gaussiana 25xp 4.10 - Outros modelos de distribuição 25xp 4.11 - Verossimilhança 25xp

O que você vai aprender

Exploração de funções básicas e sua aplicação na análise de dados
Compreensão de limites matemáticos e sua relevância
Aprofundamento no cálculo diferencial e suas aplicações na otimização
Estudo de derivadas parciais para análise de dados multidimensionais
Abordagem completa da álgebra linear, incluindo matrizes e vetores
Exploração de probabilidades e estatísticas para análise de dados
Análise de processos aleatórios e a Lei dos Grandes Números
Compreensão de distribuições de probabilidade e independência de eventos
Compreensão de distribuições de probabilidade e independência de eventos
Exploração de outros modelos de distribuição estatística

Com quem você vai aprender

Rodrigo Tadewald

Este curso faz parte das trilhas

1. Data Science & Machine Learning

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