https://github.com/vhnegrisoli/ibm-statistics

Repositório contendo os conteúdos do curso IBM Statistics pela IBM Cognitive Class utilizando Python 3, Jupyter Notebook, Pandas, Matplotlib, Seaborn e NumPy
https://github.com/vhnegrisoli/ibm-statistics

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Repositório contendo os conteúdos do curso IBM Statistics pela IBM Cognitive Class utilizando Python 3, Jupyter Notebook, Pandas, Matplotlib, Seaborn e NumPy

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/vhnegrisoli/ibm-statistics
• Owner: vhnegrisoli
• Created: 2020-08-10T23:22:27.000Z (almost 5 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2020-08-14T13:17:03.000Z (almost 5 years ago)
• Last Synced: 2025-01-10T15:49:03.845Z (5 months ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Size: 2.15 MB
• Stars: 0
• Watchers: 2
• Forks: 0
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• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
# IBM Badge - Statistics 101

![IBM Badge](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/760/584/original/badge.png?1594347177)

### Objetivos

Este repositório destina-se aos notebooks desenvolvidos durante o curso Statistics 101 com objetivo

de obtenção da Badge de Statistics 101 fornecida pela IBM.

### Conteúdos

O curos irá focar em análise estatística como média, mediana, moda, correlação, agrupamento, pivoteamento, medidas de dispersão, entre outros:

* Média, moda, mediana

* Análise descritiva

* Pivoteamento 

* Análise crosstab

* Desvio padrão

* Média x Desvio Padrão

* Correlação

* Séries temporais

* Regressão

### Tecnologias

O curso é totalmente desenvolvido utilizando a tecnologia Python, focando nas bibliotecas:

* **Jupyter Notebook** como a principal ferramenta de desenvolvimento e apresentação

* **Pandas** para extração, análise e tratamento dos dados

* **Matplotlib** para plotagem dos dados

* **Seaborn** para plotagem avançada de dispersão e regressão

* **NumPy** para tratamento avançado de arrays para as análises

### Resultados do curso

O curso foi finalizado com 94% de aproveitamento (nota final).

Obtive um certificado pela IBM através da plataforma Acclaim, pode ser conferido [aqui](https://www.youracclaim.com/badges/d71baf0c-c3f0-4e65-9ece-781374874f20).

O certificado da Cognitive Class pode ser conferido [aqui](https://courses.cognitiveclass.ai/certificates/d875add8469d43838665a71c3f69339f).

#### Certificação da Badge Statistics 101:

![Certificado IBM](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/824/729/original/IBM_Badge_Statistics.png?1597240865)

#### Certificado do curso Statistics 101 da IBM Cognitive Class

![Certificado Cognitive Class](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/824/731/original/IBM_Statistics_Cognitive_Class.png?1597240876)

### Notebooks e análises desenvolvidas durante o curso

Neste capítulo estarei introduzindo imagens referentes aos dados e análises que foram feitos nos 3 notebooks apresentados.

#### Correlação entre as variáveis

![Correlação entre variáveis](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/827/131/original/nb1.png?1597326331)

#### Histograma de variáveis a serem analisadas

![Histograma 1](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/827/133/original/n1_1.png?1597326348)

#### Análise e visualização da média e mediana

![Média e mediana](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/827/142/original/nb1_3.png?1597326421)

#### Dispersão (scatter) de variáveis

![Scatter plot](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/827/144/original/nb2.png?1597326470)

#### Regressão

![Regressão](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/827/145/original/nb2_1.png?1597326534)

#### Histograma de pivoteamento dos dados (pivoting)

![Pivoting](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/827/147/original/nb2_3.png?1597326586)

#### Análise de média por série temporal

![Série temporal](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/827/152/original/nb3.png?1597326627)

#### Boxplot

![Boxplot](https://uploaddeimagens.com.br/images/002/827/153/original/nb3_1.png?1597326647)

### Victor Hugo Negrisoli

### Desenvolvedor Full-Stack Pleno & Analista de Dados