Parabéns!

Projeto experimental em Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Capítulo 1

• Configuração do experimento e dos dados
• Dados normais

Capítulo 2

• Configuração do experimento e dos dados
• Dados normais
• Desenhos fatorial e em blocos aleatorizados
• Ajuste por covariáveis

Capítulo 3

• Configuração do experimento e dos dados
• Dados normais
• Desenhos fatorial e em blocos aleatorizados
• Ajuste por covariáveis
• Escolhendo o teste de hipótese certo
• Análise pós-hoc
• Valores-p, alfa e erros de teste
• Análise de poder

Capítulo 4

• Configuração do experimento e dos dados
• Dados normais
• Desenhos fatorial e em blocos aleatorizados
• Ajuste por covariáveis
• Escolhendo o teste de hipótese certo
• Análise pós-hoc
• Valores-p, alfa e erros de teste
• Storytelling com dados em experimentos
• Transformações e testes não paramétricos

E agora?

Projetos do mundo real:

• Testes de hipótese com partidas de futebol masculino e feminino
• Testes de hipótese em saúde
• Projeto de desenho experimental

 

Cursos de estatística aplicada:

• Testes A/B em Python
• Análise de dados de pesquisas em Python
• Análise Bayesiana de Dados em Python
• Fundamentos de Inferência em Python

Parabéns!

Projeto experimental em Python