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Aprenda Examinar o Conjunto de Dados | Média, Mediana e Moda com Python
Aprendendo Estatística com Python
course content

Conteúdo do Curso

Aprendendo Estatística com Python

Aprendendo Estatística com Python

1. Conceitos Básicos
2. Média, Mediana e Moda com Python
3. Variância e Desvio Padrão
4. Covariância vs Correlação
5. Intervalo de Confiança
6. Testes Estatísticos

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Examinar o Conjunto de Dados

Nesta seção, será analisada uma amostra dos salários de especialistas em TI. Inicie examinando as cinco primeiras observações do conjunto de dados:

  • work_year - ano em que o salário foi pago;

  • experience_level - nível de experiência: EN é nível de entrada, MI é nível intermediário, SE é nível sênior, EX é nível executivo;

  • job_title - nome do cargo;

  • salary - valor do salário;

  • salary_currency - moeda do salário;

  • salary_in_usd - valor do salário em USD;

  • company_location - localização da empresa;

  • company_size - porte da empresa: S-Pequena, M-Média, L-Grande.

Agora será feita uma revisão dos tipos de dados em estatística, seguida de uma atividade para associar cada nome de coluna ao seu respectivo tipo de dado.

question-icon

Associe o nome da coluna ao seu tipo.

work_year
experience_level

salary_currency

salary_in_usd

company_size

Clique ou arraste solte itens e preencha os espaços

Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 1

Pergunte à IA

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ChatGPT

Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo

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Conteúdo do Curso

Aprendendo Estatística com Python

Aprendendo Estatística com Python

1. Conceitos Básicos
2. Média, Mediana e Moda com Python
3. Variância e Desvio Padrão
4. Covariância vs Correlação
5. Intervalo de Confiança
6. Testes Estatísticos

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Examinar o Conjunto de Dados

Nesta seção, será analisada uma amostra dos salários de especialistas em TI. Inicie examinando as cinco primeiras observações do conjunto de dados:

  • work_year - ano em que o salário foi pago;

  • experience_level - nível de experiência: EN é nível de entrada, MI é nível intermediário, SE é nível sênior, EX é nível executivo;

  • job_title - nome do cargo;

  • salary - valor do salário;

  • salary_currency - moeda do salário;

  • salary_in_usd - valor do salário em USD;

  • company_location - localização da empresa;

  • company_size - porte da empresa: S-Pequena, M-Média, L-Grande.

Agora será feita uma revisão dos tipos de dados em estatística, seguida de uma atividade para associar cada nome de coluna ao seu respectivo tipo de dado.

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Associe o nome da coluna ao seu tipo.

work_year
experience_level

salary_currency

salary_in_usd

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Como podemos melhorá-lo?

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Seção 2. Capítulo 1
Sentimos muito que algo saiu errado. O que aconteceu?
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