Estatística e aplicações

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Estatística e aplicações por Mind Map: Estatística e aplicações

1. Estatística e Big Data

1.1. Conceitos

1.1.1. Big Data é o termo em Tecnologia da Informação (TI) que trata sobre grandes conjuntos de dados que precisam ser processados e armazenados, o conceito do Big Data se iniciou com 3 Vs : Velocidade, Volume e Variedade.

1.1.1.1. Em Big Data, há diferentes áreas e perfis, como: Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados, Administradores de Big Data, etc.

1.1.2. Hoje, a maioria dos sistemas trabalham com um grande volume de dados, o que torna indispensável o uso da estatística e suas diversas técnicas de processamento e manipulação de dados desde sua coleta.

2. Estatística Inferencial

2.1. Conceitos

2.1.1. Parte inicial, quando tomamos contato com os dados – para tirar conclusões de modo informal e rápido, observando os valores escolhidos (tarefa pode não ser simples – muitos dados).

2.1.1.1. O processo de generalização do método indutivo está associado a uma margem de incerteza.

2.1.2. É um conjunto de técnicas destinadas a a descrever e resumir os dados a fim de tirar conclusões a respeito de características e interesses.

3. Definição dos métodos estatísticos (conceitos e descrições) e suas aplicações em Big Data

4. Estatística Descritiva

4.1. Conceitos

4.1.1. Definição de população, amostra, parâmetro, estimador e estimativa

4.1.1.1. - Dados estatísticos e tipos de variáveis: variáveis quantitativas (discretas e contínuas) e variáveis qualitativas (nominais e ordinais)

4.1.2. Dados absolutos (unidade de medida da variável) e relativos (índices, coeficientes e taxas)