Formação em Analise de Dados com certificado

Você distingue população, amostra e variável, depois resume observações e interpreta probabilidades. Esse resumo descreve os dados observados, mas você precisa de inferência adequada para falar sobre a população.

Você compara amostragem aleatória simples, seleção sistemática e amostragem estratificada no exemplo de 257 participantes entre 1.285 estudantes. Com probabilidades de inclusão desconhecidas, você reconhece o viés e evita generalizar resultados.

Você organiza data frames e consulta tabelas relacionadas com subconsultas em SQL. A normalização reduz anomalias; isso não serve para dados sem estrutura definida, que pedem outra arquitetura.

Você investiga perguntas com análise exploratória e constrói gráficos no ggplot2 usando R. Você registra código e decisões em R Markdown; a exploração gera hipóteses, mas exige outros dados para confirmá-las.

Você escolhe teste t ou testes de normalidade conforme a pergunta e ajusta uma regressão linear. Você interpreta resíduos com a distância de Cook; uma observação influente exige investigação antes de qualquer exclusão.

Você trata contagens com regressão de Poisson e verifica superdispersão antes de interpretar taxas. Na análise de agrupamentos e na análise fatorial, as escolhas alteram a solução; você evita tratar resultados exploratórios como previsões.

Você diferencia data warehouse, data lake e data lakehouse, relacionando ETL ou ELT às necessidades de BI. Quando chegam logs ou conteúdo semiestruturado, você precisa considerar as limitações do data warehouse.

Você modela séries temporais após separar treino e teste, depois avalia aprendizado de máquina com supervisão humana. Para dados pessoais, você aplica finalidade e minimização conforme a LGPD; dados pouco representativos limitam a previsão e podem incorporar vieses.