Análise de dados e teste de hipóteses para fluxos de trabalho de IA

Antes de escrever uma única linha de código de machine learning, você deve dominar a arte de explorar, limpar e validar seus dados para garantir que suas decisões de negócios sejam apoiadas por provas estatísticas. Este curso orienta você através dos estágios fundamentais do fluxo de trabalho de ciência de dados.Você fará a transição de olhar para conjuntos de dados brutos e confusos para extrair insights acionáveis e realizar testes estatísticos rigorosos que justifiquem sua estratégia de IA. O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos estatísticos, tipos de dados e as principais etapas de um fluxo de trabalho de dados de IA corporativo - Realize análises de dados exploratórias (EDA) para descobrir padrões, anomalias e relacionamentos dentro de conjuntos de datos complexos - Endereçar dados ausentes e valores atípicos usando técnicas modernas de validação e imputação de dados - Formular e executar testes de hipótese para tomar decisões baseadas em dados com confiança estatística - Aplique princípios de visualização de dados limpos para comunicar as descobertas de forma clara e eficaz - Implemente práticas modernas de dataframe para otimizar o carregamento, processamento e gerenciamento de memória de dados Você começará com a terminologia central da exploração de dados antes de passar para a limpeza prática de dados, estratégias de visualização e metodologias de teste estatístico.O material flui logicamente da ingestão de dados brutos para a validação estatística estruturada. Este curso é projetado para aspirantes a analistas de dados, profissionais de IA e profissionas de negócios que desejam construir uma base sólida na preparação de dados.Não é necessário nenhum conhecimento matemático avançado ou experiência prévia em IA. Comece sua jornada para dominar os fluxos de trabalho de IA orientados por dados hoje mesmo.