Estatística Básica no Python - #12 ESTATÍSTICA BÁSICA NO PYTHON (CONCLUSÃO): REGRESSÃO LINEAR SIMPLES COM SCIKIT-LEARN

ESTE VÍDEO (12): Nesse vídeo concluímos o estudo de estatística básica e ao mesmo tempo abrimos uma conexão entre estatística e aprendizado de máquina. Isso é feito com o estudo da regressão linear simples e seu uso para analisar a relação entre variáveis em um conjunto de dados, bem como para prever valores futuros com o modelo criado. Estudamos também o padrão de criação de modelos de aprendizado de máquina com a biblioteca Scikit-Learn e como usá-la para simplificar a implementação da regressão linear. ESTATÍSTICA BÁSICA NO PYTHON: Aprenda o básico sobre estatística para uso geral em qualquer área de conhecimento ou como base para entendimento do estudo de ciência de dados e aprofundamento futuro. Neste curso básico fizemos a transformação completa para códigos do Python de um ótimo livro de referência sobre o assunto [Toledo e Ovale 1985]. Código dos exemplos disponíveis em: https://github.com/janiosl/python.ds/blob/master/estatistica/estatistica_basica.ipynb VÍDEOS COMPLEMENTARES: Playlist completa do curso Estatística Básica no Python: https://youtube.com/playlist?list=PL0XxTDj23A1F4-nrAMDlRxvZkKJmCw2Qb Machine learning: https://youtu.be/uVEx6F60opw Geração de gráficos com Matplotlib: https://youtu.be/UuhO6uxrY6k Conclusão minicurso de visualização de dados: https://youtu.be/tMFCmpMogt0 Métodos embutidos no Pandas: https://youtu.be/P31cYvBMgDY MATERIAL EXTRA: Repositório para estudo sobre machine learning: https://github.com/janiosl/python.ds/tree/master/ml Dados usados disponíveis em: https://github.com/janiosl/python.ds/tree/master/data Documentação da regressão linear: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html Documentação Numpy array: https://numpy.org/doc/stable/user/basics.creation.html Estudo de caso da regressão linear: https://github.com/janiosl/python.ds/blob/master/financas/analise_emprestimos_.py Referências: Bruce, Peter. Bruce, Andrew. (2019) Estatística Prática para Cientista de Dados: 50 conceitos essenciais. Alta Books, 1 ed. MCKINNEY, Wes (2018). Python para análise de dados. Novatec. Toledo, Geraldo Luciano. Ovalle, Ivo Izidoro. (1985) Estatística Básica. Atlas, 2 ed.* *Este foi o livro básico transformado nos Notebooks no Google Colab e usado para criação dos vídeos. Leitura complementar (não abordada na playlist): Dantas, Carlos A. B. (2013) Probabilidade: um curso introdutório. EDUSP, 3 ed. Murolo, Afrânio Carlos. Bonetto, Giácomo. (2016) Matemática Aplicada à Administração, Economia e Contabilidade. Cengage Learning, 2 ed.