Como você aprenderá estatística em 2024: Um guia completo para iniciantes

Descubra tudo o que você precisa saber sobre como aprender estatística do zero, desde um plano de aprendizado passo a passo até recursos úteis!

Actualizado 27 de set. de 2024 · 27 min leer

É impossível prever resultados exatos neste mundo incerto, mas os dados nos ajudam a tomar decisões melhores. Seja nos negócios, na saúde ou na ciência de dados, a importância da tomada de decisões orientada por dados é inegável. As estatísticas são a fonte mais comum para fornecer insights que levam a estratégias mais inovadoras e decisões mais lucrativas.

Neste artigo, discutirei como você pode aprender estatística, incluindo suas aplicações e um plano de aprendizado passo a passo.

Por que aprender estatística?

Dados não estruturados não agregam valor aos negócios. É por isso que as organizações agora dependem de estatísticas para analisar dados e dar sentido a eles. Veja a seguir como é esse processo:

Defina o objetivo da pesquisa.
Colete dados de várias fontes.
Aplicar estatísticas descritivas para entender suas características fundamentais.
Usar técnicas estatísticas avançadas para identificar a relação entre as variáveis.
Na última etapa, interprete os resultados.

Essa abordagem funciona em todos os campos, quer você queira estudar o comportamento do cliente ou avaliar riscos financeiros. Mesmo quando você olha ao redor, vê as estatísticas aplicadas em todos os lugares.

Se você for um empresário, poderá usá-lo para determinar as necessidades de seus clientes e quanto um produto específico renderá. Ele também é útil em estudos clínicos para testar novos tratamentos e garantir a segurança do paciente. Até mesmo os meteorologistas usam modelos estatísticos para prever a chance de chuva ou tempestades. Em poucas palavras, ele é usado em campos diversificados.

Aprender estatística pode abrir muitas oportunidades de carreira: Os cientistas de dados passam a maior parte do tempo simplificando dados complexos usando várias técnicas estatísticas. Muitos recrutadores procuram essa habilidade ao contratar para essas funções. E como a ciência de dados é altamente remunerada, você pode ganhar cerca de US$ 114.061 por ano, de acordo com o relatório de 2024 da Glassdoor.

Confira nosso guia com as 35 principais perguntas e respostas para entrevistas sobre estatística em 2024 e prepare-se para sua próxima entrevista.

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Conceitos básicos de estatística para você entender

Criar uma base conceitual sólida é fundamental antes de você colocar as mãos em projetos reais. Portanto, se você é completamente novo em estatística, comece concentrando-se nos conceitos básicos que menciono a seguir:

Estatísticas descritivas

Com as estatísticas descritivas, você pode resumir e descrever os principais recursos de um conjunto de dados de forma numérica e visual. A média de uma amostra é um exemplo de estatística descritiva, que é dividida da seguinte forma:

Medidas de tendência central

Eles descrevem onde se encontra a maior parte dos dados. Há três maneiras de calculá-la:

Medida	Definição	Fórmula
Média	O valor médio de um conjunto de dados	Média = Soma de todos os valores/Número de valores
Mediana	O valor médio quando os dados são ordenados	Mediana = {(n + 1)/2} o valor
Modo	O valor mais frequente no conjunto de dados	É o valor que aparece com mais frequência

Medidas de variabilidade

Eles mostram a dispersão dos pontos de dados em relação à média, incluindo o intervalo, a variância e o desvio padrão.

Medida	Definição	Fórmula
Faixa	A diferença entre os valores máximo e mínimo	Faixa = valor máximo - valor mínimo
Variação	A média das diferenças quadráticas em relação à média	Variância = (Soma dos desvios ao quadrado)/Número de valores
Desvio padrão	A raiz quadrada da variância	SD = √Variância

Correlação

A correlação mede a força e a direção da relação entre duas variáveis. Veja o que significam as diferentes correlações:

Uma correlação de 0 significa que não há relação linear.
+1 indica um relacionamento perfeito. Se uma variável aumenta, a outra também aumenta.
-1 mostra que há uma relação negativa. Isso significa que, se uma variável aumenta, a outra diminui.

Confira esta Folha de consulta de estatísticas descritivas para obter uma visão geral detalhada.

Probabilidade

A probabilidade mede a incerteza para avaliar a probabilidade de ocorrência de um evento com base em uma proporção de resultados favoráveis e possíveis. Para obter uma estimativa mais precisa, você deve aumentar o número de tentativas. As regras básicas de probabilidade incluem:

Faixa de probabilidades: As probabilidades variam de 0 a 1, onde 0 mostra que o evento não ocorrerá, e 1 significa que o evento ocorrerá.
A soma das probabilidades: A probabilidade total de todos os resultados possíveis é igual a 1.
Regra de adição: Se dois eventos não puderem ocorrer simultaneamente, sua probabilidade total será igual à adição das probabilidades individuais.

P(A or B) = P(A) + P(B)

Se dois eventos puderem ocorrer juntos, subtraia a probabilidade de ambos ocorrerem simultaneamente.

P(A or B) = P(A) +P (B) - P(A and B)

Regra de multiplicação: A probabilidade de ambos os eventos independentes acontecerem é o produto de suas probabilidades.

P(A and B) = P(A) × P(B)

Nos eventos independentes, a probabilidade de um evento ocorrer é dada pelo fato de outro evento já ter ocorrido.

P(A and B) = P(A) × P(B/A)

Probabilidade condicional

Ele mede a probabilidade de um evento quando há uma condição associada. Os cientistas de dados usam esse tipo de probabilidade para lidar com perguntas do tipo "se-então". Por exemplo, você pode usá-lo para determinar se a compra de uma ação específica melhorará o portfólio de um cliente.

Distribuições de probabilidade

As distribuições de probabilidade descrevem como as probabilidades são distribuídas entre os possíveis resultados. Por exemplo, você pode querer prever a taxa de sucesso de uma campanha de marketing com base nesses fatores:

Orçamento
Dados demográficos
Duração da campanha

Como você não sabe como esses fatores afetam o sucesso, pode usar a distribuição de probabilidade para tomar decisões informadas com base em dados anteriores.

Estatísticas inferenciais

A estatística inferencial permite que você tire conclusões sobre uma população maior com base em observações de uma amostra. Isso envolve dois possíveis erros ou incertezas:

O erro do tipo I O erro do tipo I ocorre quando você rejeita erroneamente uma hipótese nula verdadeira.
O erro do tipo II indica que você não pode rejeitar uma hipótese nula falsa.

Teste de hipóteses

Esse teste é uma forma essencial de estatística inferencial, que permite que você teste uma suposição sobre uma população com base em dados de amostra. Há duas hipóteses:

A hipótese nula pressupõe que não há efeito ou diferença.
Uma hipótese alternativa é sempre o oposto da hipótese nula.

Depois de definir essas hipóteses, você escolhe um nível de significância, geralmente 0,05. Um "valor p" menor que o nível de significância rejeita a hipótese nula. Caso contrário, você aceita.

Intervalos de confiança

Nos intervalos de confiança, você pode ver uma faixa de valores que inclui o verdadeiro parâmetro da população. Por exemplo, um intervalo de confiança de 95% significa que, se o estudo fosse repetido muitas vezes, o valor verdadeiro estaria dentro dos intervalos em 95% desses estudos.

Tirar conclusões é o núcleo da estatística inferencial de dados. Ao fazer isso, você pode:

Resumir as principais conclusões.
Avalie se sua hipótese se sustenta.
Veja como seus resultados se aplicam à população.

Testes estatísticos comuns

Os testes estatísticos analisam dados quantitativos e respondem a perguntas de pesquisa específicas. Os testes mais comuns incluem testes t, testes de qui-quadrado e ANOVA. Aqui está uma tabela que define cada teste e lista seus usos:

Teste	Definição	Usar	Exemplo
Testes t	Compara as médias entre dois grupos.	Usado para comparar os valores médios de dois grupos.	Por exemplo, para ver se as vendas médias diferem entre duas regiões.
Qui-quadrado	Examina a distribuição de frequência.	Usado para analisar frequências entre categorias.	Por exemplo, para verificar se a distribuição de clientes entre duas lojas é diferente.
ANOVA	Compara médias entre três ou mais grupos.	Usado para comparar os valores médios em mais de dois grupos.	Por exemplo, você pode comparar a média de vendas em várias cidades, como Nova York, Chicago e Los Angeles.

Incluí essa seção para dar uma dica sobre estatística e probabilidade. Agora, vamos analisar como você pode aprendê-las da forma mais eficaz possível!

Como aprender estatística do zero

As estatísticas abrangem muitas coisas, o que pode ser confuso para iniciantes. É por isso que preparei um guia passo a passo sobre como começar do zero, escolher os tópicos certos e encontrar projetos para equipar você totalmente nessa área:

Etapa 1: Comece com o básico

Antes de entrar em tópicos avançados, é muito importante que você aprenda os conceitos básicos, como estatística descritiva e probabilidade:

Estatísticas descritivas: Uma sólida compreensão das estatísticas descritivas, incluindo medidas de tendência central e variabilidade, permitirá que você apresente dados de forma significativa.
Probabilidade: Com conhecimentos básicos de probabilidade, você pode reduzir o viés de amostragem e economizar dinheiro, pois não precisa testar toda a população.

Aqui estão alguns recursos que fornecem conhecimento mais avançado sobre esses tópicos:

Etapa 2: Pratique com dados reais

Entender os conceitos estatísticos não é suficiente - você deve usar conjuntos de dados reais para praticar, juntamente com ferramentas como Excel, Google Sheets, R e Python. Veja como você pode praticar com essas ferramentas:

Google Sheets permite que você calcule a média, crie visualizações e execute regressões lineares.
R permite que você você realize diferentes análises estatísticas e represente os dados em gráficos.
Python possui diferentes bibliotecas para calcular várias estatísticas, inclusive estatísticas descritivas e testes de hipóteses.

Saiba mais sobre essas ferramentas nos recursos abaixo:

Etapa 3: Aprender estatística inferencial

Passe para a estatística inferencial quando você tiver entendido os conceitos estatísticos básicos e conhecer sua implementação prática. Isso ajudará você a analisar e interpretar os dados. Você pode usar testes de hipóteses, intervalos de confiança e outros testes relevantes para comparar dois grupos de amostras de uma população.

Confira este curso para saber mais sobre diferentes conceitos de estatística inferencial:

Etapa 4: Explore tópicos avançados

Agora é hora de desafiar você um pouco mais. À medida que você se sentir à vontade com os conceitos fundamentais, explore alguns tópicos mais complexos. Aqui estão algumas áreas que você deve examinar:

Análise de regressão: Isso ajudará você a entender as relações entre diferentes fatores. É muito útil em áreas como economia e ciências sociais.
Análise de séries temporais: Se você gosta de prever tendências ou trabalhar com dados que mudam com o tempo, este é para você. É importante em finanças e previsão do tempo.
Estatística Bayesiana: Essa abordagem ajuda você a atualizar suas crenças à medida que obtém novas informações. É conveniente para a tomada de decisões e o aprendizado de máquina.

Não se preocupe se isso parecer complicado - faça uma coisa de cada vez. Eles abrirão novas maneiras de analisar os dados e resolver problemas.

Nesse estágio, verifique estes recursos:

Curso de Introdução à Regressão em R
Curso de Introdução à Modelagem Linear em Python
Curso de análise de séries temporais em Python

Etapa 5: Aplicar estatísticas a projetos

Você se lembra da regra de que a prática leva à perfeição? O mesmo se aplica às estatísticas. Quanto mais você usá-los em situações reais, melhor será o seu desempenho. E é uma ótima maneira de você entender como todos esses conceitos funcionam no mundo real.

Portanto, se você quiser se aprimorar na análise de dados, trabalhe em alguns projetos reais. Você pode encontrar diferentes conjuntos de dados no GitHub ou no Kaggle para realizar os testes desejados. Depois disso, você pode fazer uma análise de regressão para analisar os dados e tirar conclusões.

Além disso, aqui estão alguns dos meus projetos guiados recomendados sobre estatística e análise de dados (eles incluem conjuntos de dados):

Um exemplo de plano de aprendizado de estatística

Agora você sabe como proceder passo a passo, então é hora de começar. Preparei este plano de aprendizado semanal para ajudar você a começar com conceitos básicos, como estatística descritiva e probabilidade, e depois passar para a estatística inferencial e vários testes.

Semana 1: Introdução à estatística descritiva

Comece com os conceitos básicos de estatística descritiva. Compreender esses conceitos é essencial para que você possa limpar e analisar os dados com eficiência. Comece com conjuntos de dados simples para praticar medidas como média, mediana, moda e desvio padrão. Isso ajudará você a aprender como essas estatísticas resumem e interpretam os dados.

Semana 2: Entendendo a probabilidade

Em seguida, você aprenderá sobre os conceitos de probabilidade. Calcule a probabilidade de um evento acontecer e familiarize-se com as regras fundamentais, como somar e multiplicar probabilidades. Além disso, você aprenderá como a probabilidade condicional altera a probabilidade de um evento com base em outro evento.

Estude as distribuições de probabilidade comuns para entender como os dados são distribuídos. Pratique com exemplos da vida real, como calcular a probabilidade de rolar vários números em um dado.

Semana 3: Noções básicas de estatística inferencial

Aprenda os fundamentos do teste de hipóteses. Eles ajudam em áreas como ensaios clínicos para determinar se um novo tratamento funciona melhor do que os existentes.

Em seguida, você deve entender os conceitos de intervalos de confiança e valores de p. Eles são essenciais se você quiser tomar decisões informadas sobre os dados. Praticar esses conceitos em conjuntos de dados, como estudos de saúde ou estatísticas esportivas, permitirá que você tire conclusões.

Semana 4: Explorando testes estatísticos

Nesta semana, você aprenderá diferentes testes estatísticos, incluindo testes t e testes qui-quadrado. Entenda como usar esses testes em diferentes tipos de dados. Por exemplo, um teste t pode ser usado para comparar as médias de dois grupos, e um teste qui-quadrado pode ser executado para descobrir a relação entre duas variáveis. Isso ajudará você a comparar os resultados da pesquisa e a entender os padrões de comportamento do cliente.

Semana 5: Tópicos e aplicativos avançados

Por fim, concentre-se em técnicas avançadas, como análise de regressão, ANOVA e análise de séries temporais. Isso ajudará você a encontrar relações entre diferentes variáveis. Por exemplo, você pode usar a análise de regressão para mostrar como os anúncios afetam as vendas. A ANOVA ajudará você a comparar diferentes campanhas. Para uma melhor compreensão, você deve aplicar essas técnicas a conjuntos de dados complexos.

Melhores recursos para aprender estatística

Se você quiser construir uma base sólida em estatística, terá de colocar as mãos nos melhores recursos disponíveis. Aqui estão algumas das minhas principais escolhas para você:

Cursos on-line

O DataCamp oferece alguns cursos para iniciantes se você quiser começar a aprender estatística on-line. Você pode usar nosso formato interativo e exercícios práticos para compreender os conceitos com mais eficiência.

Aqui estão algumas das minhas recomendações para você:

Para noções básicas de estatística: Introdução à estatística
Para você aprender estatística em R: Introdução à estatística em R
Use o Python para testar hipóteses: Teste de hipóteses em Python
Para aprender técnicas de regressão em Python: Introdução à regressão com statsmodels em Python
Saiba como usar o Google Sheets para estatísticas: Introdução à estatística no Planilhas Google
Saiba como usar o Tableau para estatísticas: Técnicas estatísticas no Tableau

Ler livros

Se você prefere se aprofundar nos assuntos, não há nada melhor do que os livros. Confira estes livros para que você tenha um conhecimento teórico sólido, além de exemplos que podem ser relacionados a você.

Uma leitura essencial para os estatísticos: Naked Statistics, de Charles Wheelan
Para obter um guia avançado sobre estatísticas, você pode consultar o seguinte Os elementos do aprendizado estatístico de Hastie, Tibshirani e Friedman

Canais e tutoriais do YouTube

Para aqueles que preferem aulas em vídeo gratuitas, o YouTube tem ótimos canais e tutoriais. Aqui estão algumas das minhas recomendações para você:

A Khan Academy tem uma lista de reprodução completa sobre estatística que abrange todos os principais tópicos.
O StartQuest with Josh Starmer é outro canal que tem listas de reprodução sobre fundamentos de estatística e estatística em R.

Plataformas de prática

O DataCamp oferece muitos projetos em que você pode aplicar a análise estatística a conjuntos de dados do mundo real. A melhor parte é que você pode adicionar esses projetos ao seu portfólio. Se você quiser ir além, experimente o Kaggle, outra plataforma que fornece conjuntos de dados e permite que você desafie suas habilidades.

Confira os seguintes recursos:

Para visualização de dados: Uma história visual dos ganhadores do Prêmio Nobel
Para aplicar suas habilidades de limpeza e manipulação de dados: Explorando as tendências do mercado do Airbnb
Para realizar a análise de cluster k-means: Diplomas que pagam a você

Dicas para você dominar a estatística

Eu mesmo passei pela jornada de aprendizado de estatística e quero compartilhar algumas dicas que me ajudaram. Essas estratégias podem fazer uma grande diferença na maneira como você percebe e aplica os conceitos estatísticos. Veja como você pode fazer isso:

Pratique regularmente: Se você deseja se tornar um cientista de dados e não consegue realizar testes simples como o qui-quadrado, precisa praticar com mais frequência. Trabalhe com problemas reais e aplique estatísticas em cenários do mundo real. Isso solidificará seu conhecimento e você será capaz de pensar de forma mais crítica.
Participe de grupos ou fóruns de estudo: A estatística é um campo mais amplo, e aprendê-la de forma independente pode ser um desafio. Há comunidades on-line, como fóruns e grupos, onde você pode fazer perguntas. Portanto, é melhor você participar dessas comunidades e colaborar com outros analistas.
Trabalhe em projetos reais: Aplique seus conhecimentos a projetos reais. Por exemplo, você pode analisar dados para um trabalho de pesquisa ou realizar uma pesquisa de mercado. Eu sugeriria até mesmo que você participasse de algumas competições de ciência de dados - elas serão desafiadoras, mas podem melhorar suas habilidades.
Mantenha-se curioso e continue aprendendo: Como a tecnologia está sempre evoluindo, os critérios de contratação também não permanecem os mesmos. Algumas empresas exigem conhecimento básico de estatística, enquanto outras preferem um conhecimento mais aprofundado. Portanto, você deve se manter atualizado sobre as diferentes ferramentas estatísticas e suas aplicações.

Considerações finais

O aprendizado de estatística pode ser desgastante se você não gosta de matemática e está apenas começando sua carreira na ciência de dados. Com a abordagem e os recursos certos, você pode simplificar sua jornada para dominar as estatísticas. À medida que surgem novas ferramentas para análise de dados complexos, mantenha-se atualizado com os desenvolvimentos mais recentes.

O R é a linguagem mais comum que fornece funções integradas para vários testes estatísticos. Se você não sabe como usar o R para estatística, consulte nosso guia completo de carreira, Statistician with R.