Próximas Turmas

  • Frequência: Segunda e Quarta
  • Horário: 19:00/22:00h
  • Término Previsto: 09/12/2026
  • Modalidade: Presencial/Online (ao vivo)
  • Professor: Thiago Marques
Investimento:

De 12xR$195,00 por 12xR$136,90 no cartão (oferta por tempo limitado) ou Entrada R$ 180,71 + 12x de R$ 166,55 (em boleto) (oferta por tempo limitado)*Sujeito a análise de crédito

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O que você vai aprender nesse curso

OBJETIVO
Esta disciplina tem por objetivo desenvolver no estudante competências para coletar, organizar, descrever, visualizar, analisar e interpretar dados, aplicando conceitos fundamentais de Estatística à resolução de problemas em Ciência de Dados e negócios.

Ao final da disciplina, o estudante deverá ser capaz de reconhecer tipos de variáveis e estruturas de dados; construir tabelas, gráficos e indicadores estatísticos; interpretar medidas de posição, dispersão, assimetria e curtose; compreender fundamentos de probabilidade, amostragem e inferência estatística; analisar relações entre variáveis por meio de correlação; construir e interpretar intervalos de confiança; e utilizar a linguagem R e o RStudio como ferramentas de apoio à análise exploratória, à visualização e à comunicação de resultados.

Conteúdo do curso

Módulo 0: Fundamentos de Estatística e sua aplicação à Ciência de Dados. Etapas da análise estatística. População, amostra, parâmetros e estatísticas. Tipos de variáveis: qualitativas nominais e ordinais; quantitativas discretas e contínuas. Organização, tabulação e apresentação de dados. Distribuições de frequências simples, acumuladas e relativas; distribuição de frequência em classes.

Introdução à linguagem R, ao ambiente RStudio e as primeiras programações básicas de forma aplicada aos conceitos aprendidos.

Módulo 1: Estatística descritiva: medidas de tendência central — média aritmética, geométrica e harmônica, mediana e moda. Medidas separatrizes: quartis e percentis. Medidas de dispersão: amplitude, variância, desvio-padrão e coeficiente de variação. Medidas de forma: assimetria e curtose. Identificação e interpretação de valores atípicos.

Análise bivariada e correlação linear de Pearson. Introdução ao papel da correlação em técnicas de estatística multivariada, incluindo redução de dimensionalidade, agrupamento e investigação de associações entre variáveis.

Módulo 2: Visualização de dados e comunicação analítica. Escolha adequada de gráficos conforme a natureza das variáveis e o objetivo da análise: gráficos de barras, setores, histogramas, dispersão, linhas, Pareto, boxplots, gráficos de cascata, nuvens de palavras e grafos. Boas práticas, limitações e cuidados na interpretação visual de dados.

Módulo 3: Fundamentos de probabilidade, fenômenos aleatórios e distribuição normal. Amostragem e princípios de inferência estatística. Teorema Central do Limite. Estimação pontual e por intervalo. Intervalos de confiança para médias e proporções, considerando diferentes condições de tamanho amostral e conhecimento do desvio-padrão populacional.

Módulo 4: Uso de pacotes para manipulação análise estatística e visualização de dados. Aplicações práticas de análise exploratória de dados em contextos de Ciência de Dados e negócios