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🔬 Por que aprender Estatística para Ciência de Dados?
Estatística é a base para Machine Learning e Inteligência Artificial.
Empresas tomam decisões baseadas em dados, e profissionais com esse conhecimento são altamente valorizados.
Análise estatística permite identificar padrões, prever tendências e minimizar riscos.
🌟 Por que escolher este curso?
✅ Aprendizado Prático: Exercícios aplicados e estudos de caso reais.
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🗓 Início:
29 de abril de 2025 (Terças e Quintas - 19h às 22h)
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R$ 380,00 (30 horas de aula)
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Sobre a instrutora
Rebeca Valgueiro Teixeira
Professora e Consultora da Treina Recife, Bacharel em Engenharia Civil, MBA em Gestão Empresarial, Analista de Gerenciamento de Projetos PL na empresa SiDi.
Conteúdo do Curso
📈 Fundamentos da Estatística
Importância da estatística na ciência de dados.
Diferença entre estatística descritiva e inferencial.
Variáveis categóricas e numéricas.
Escalas de medida: nominal, ordinal, intervalar e razão.
📊 Análise Descritiva de Dados
Média, mediana e moda.
Variância, desvio padrão, amplitude interquartil.
Detecção de outliers e sua influência nos dados.
Histogramas, box plots, gráficos de dispersão e barras.
Importância da visualização de dados.
🔢 Probabilidade e Distribuições
Conceitos básicos de probabilidade.
Definição e axiomas da probabilidade.
Eventos, espaço amostral e probabilidade condicional.
Distribuição Normal e suas aplicações.
🎯 Amostragem e Inferência Estatística
Tipos de amostragem: aleatória simples, estratificada e sistemática.
Erro amostral e viés.
Teorema Central do Limite e sua importância.
Intervalos de confiança e sua interpretação.
📝 Testes Estatísticos e Modelagem
Teste de Hipóteses.
Correlação entre variáveis.
Introdução à Regressão Linear e Logística.
Análise de Variância (ANOVA).
Testes para variáveis categóricas.
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