O que você aprenderá_

Analise medidas de tendência central e dispersão para interpretar conjuntos de dados.
Interprete distribuições e identifique possíveis outliers.
Visualize informações por meio de histogramas, boxplots e outras representações gráficas.
Pré-processe dados estruturados e não estruturados para facilitar a análise.
Aplique técnicas de amostragem e inferência estatística em situações práticas.
Extraia insights relevantes utilizando as funcionalidades do Pandas.

Público alvo_

Ao final do curso, será possível atender profissionais e entusiastas que buscam aprimorar suas habilidades em análise de dados, explorando conceitos estatísticos fundamentais e ferramentas Python para transformar informações em insights valiosos.

Ana Clara de Andrade Mioto

Sou bacharela em Informática Biomédica e mestra em Bioengenharia, ambas pela USP. Hoje atuo como Cientista de Dados Sênior no Banco Bradesco. Já trabalhei como pesquisadora e em empresas dos setores de saúde, finanças, mídia e educação, destacando minha paixão no grande campo da Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Sou cofundadora e atual conselheira da comunidade Data Girls. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Curso atualizado em 27/01/2026

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Ementa

O Papel da Estatística no Ecossistema de Dados
- Apresentação
- Estatística: O Alicerce da IA e de Data Science
- O Ponto de Partida da Análise: Perguntas Eficazes
- Para saber mais: perguntas eficazes com metodologia SMART
- Refinando perguntas para otimizar campanhas de marketing digital
- Preparando o ambiente
- Tipos de Dados e Variáveis
- Dados Estruturados vs. Não Estruturados
- Identificando variáveis para personalização de conteúdo na VideoFlowNow
- Para saber mais: referências e complementos
- Faça como eu fiz: análise estatística
- O que aprendemos?
Estatística Descritiva I - Medidas de Tendência Central e Posição
- População vs. Amostra
- Amostragem para otimizar o cardápio do Serenatto
- Tendência Central: Média, Mediana e Moda
- Para saber mais: robustez em estatística
- Analisando a eficiência de exames na Clínica Médica Voll
- Medidas de Posição: Quartis, Decis e Percentis
- Para saber mais: Visualização de dados
- Para saber mais: referências e complementos
- Faça como eu fiz: análise estatística
- O que aprendemos?
Estatística Descritiva II - Medidas de Dispersão e Forma
- Dispersão: Amplitude Total e Intervalo Interquartil (IQR)
- Para saber mais: método de tukey para outliers
- Variância e Desvio Padrão: Entendendo o Espalhamento Real
- Analisando a variabilidade dos preços de pacotes de viagem
- Forma da Distribuição: Assimetria (Skewness)
- Curtose e análise de risco no Bytebank
- Formas de distribuição curtose (kurtosis) e o excesso de cauda
- Para saber mais: referências e complementos
- Faça como eu fiz: análise de dispersão
- O que aprendemos?
Descomplicando Probabilidade: A Matemática por Trás das Decisões de Negócio
- Probabilidade Básica: Espaços Amostrais e Eventos
- Interação Entre Eventos
- Analisando eventos mutuamente exclusivos na Clickbonus
- Probabilidade Condicional e Independência
- Para saber mais: tomada de decisão com base em probabilidades
- O Teorema de Bayes: O Motor da IA
- Aplicando o Teorema de Bayes na detecção de fraudes no SwiftBank
- Para saber mais: Simulação de Monte Carlo
- Para saber mais: referências e complementos
- Faça como eu fiz: probabilidade e eventos
- O que aprendemos?
Distribuições Essenciais e a Ponte para a Inferência
- Distribuições de Probabilidade Discretas Chave (Binomial e Poisson)
- Para saber mais: pmf e cdf: fundamentos e aplicações
- Estimando a demanda por receitas no Cookin'UP
- O Teorema do Limite Central (TLC): A "Mágica" da Normal
- A "Régua" Estatística: Z-Score e Probabilidade de Cauda
- Para saber mais: Indo além com Z-score!
- Identificando freelancers excepcionais na Freelando
- Para saber mais: referências e complementos
- Faça como eu fiz: distribuições estatísticas
- O que aprendemos?
- Conclusão

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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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