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Curso

Estatística:

métodos e práticas para dados

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

402

Pessoas nesse curso

9

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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

Ana Clara de Andrade Mioto

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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 01/07/2026

Ementa

  1. 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?
  2. 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?
  3. 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?
  4. 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?
  5. 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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