O que você aprenderá_

Entenda estatística e os números que você lida
Descubra a diferença entre média, mediana e moda na prática
Aprenda os tipos de dados e classifique-os
Saiba o que é a distribuição de frequência
Conheça a variância e o desvio padrão

Público alvo_

Qualquer pessoa deseja entrar na área de ciência de dados e estatística. É necessário ter experiência básica com Python.

Rodrigo Fernando Dias

Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em inteligência artificial, ferramentas de automação, geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e coordenados da Escola de Dados da Alura.

Curso atualizado em 08/09/2025

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Ementa

Qual o seu tipo de dado?
- Identificando a versão de uma biblioteca
- Modificando a versão de uma biblioteca no Colab
- Dataset do projeto
- Conjunto de dados
- Tipos de dados
- Classificação dos dados
Distribuição de frequência
- Distribuição de frequências qualitativas - Método 1
- Criando uma tabela de frequências
- Distribuição de frequências qualitativas - Método 2
- Técnicas de análise
- Distribuição de frequências quantitativas - Classes personalizadas
- Distribuições de frequência com variáveis quantitativas
- Distribuição de frequências quantitativas - Classes de amplitude fixa
- Sobre distribuições de frequências
- Histograma
- Forma gráfica de uma distribuição de frequências
Medidas de tendência central
- Média
- Calculando a média de uma variável
- Média por categoria
- Mediana
- Sobre a mediana
- Moda e sua definição
- Informação mais frequente
- Relação entre medidas de tendência central
- Média, mediana e moda
Medidas separatrizes
- Quartis, decis e percentis
- Medidas separatrizes
- Boxplot
- Analisando um boxplot
Medidas de dispersão
- Desvio médio absoluto
- Dispersão dos dados
- Comparando variáveis com mesma média e mediana
- Variância
- Utilizando a variância
- Desvio padrão
- Sobre o desvio padrão
- Calculando o desvio padrão #1
- Calculando o desvio padrão #2
Projeto final
- Projeto de Análises Descritivas - Início
- Apresentação do projeto
- Revisando o conteúdo
- Projeto de Análises Descritivas - Final
- Correção do projeto
- Revisando o conhecimento um pouco mais

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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