Como aprender estatística em 2026: Um guia completo para quem tá começando

Conceitos básicos de estatística que você precisa entender

É super importante construir uma base conceitual sólida antes de começar a trabalhar em projetos reais. Então, se você é completamente novo em estatística, comece focando nos conceitos básicos que menciono abaixo: 

Estatísticas descritivas

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

Medidas de tendência central 

Eles mostram onde está a maior parte dos dados. Tem três jeitos de calcular isso: 

Medidas de variabilidade 

Eles mostram como os pontos de dados estão espalhados em relação à média, incluindo intervalo, variância e desvio padrão.  

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 mostra um relacionamento perfeito. Se uma variável aumenta, a outra também aumenta. 
• -1 mostra que existe uma relação negativa. Isso quer dizer que, se uma variável aumenta, a outra diminui. 

Dá uma olhada nesta Folha de Referência de Estatística Descritiva para uma visão geral detalhada.  

Probabilidade

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

• Intervalo de probabilidades: As probabilidades variam de 0 a 1, onde 0 mostra que o evento não vai acontecer, e 1 significa que o evento vai acontecer. 
• A soma das probabilidades: A probabilidade total de todos os resultados possíveis é igual a 1. 
• Regra da adição: Se dois eventos não podem acontecer ao mesmo tempo, a probabilidade total deles é igual à soma das probabilidades individuais. 

P(A or B) = P(A) + P(B) 

Se dois eventos podem acontecer ao mesmo tempo, tire a probabilidade de ambos acontecerem juntos. 

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 chance de um evento acontecer é dada pelo fato de outro evento já ter ocorrido. 

P(A and B) = P(A) × P(B/A) 

Probabilidade condicional 

Mede a probabilidade de um evento acontecer quando tem uma condição associada. Os cientistas de dados usam esse tipo de probabilidade para lidar com questões do tipo “se-então”. Por exemplo, você pode usar isso pra ver se comprar uma ação específica vai melhorar o portfólio de um cliente. 

Distribuições de probabilidade 

As distribuições de probabilidade mostram como as probabilidades se espalham pelos resultados possíveis. 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. 

Estatística inferencial 

A estatística inferencial permite tirar conclusões sobre uma população maior com base nas observações de uma amostra. Isso envolve dois possíveis erros ou incertezas:

• O erro do tipo I rola quando você rejeita por engano uma hipótese nula verdadeira. ocorre quando você rejeita por engano 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 testar uma suposição sobre uma população com base em dados amostrais. Tem duas hipóteses: 

• A hipótese nula é quando a gente acha que não tem 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 um intervalo de valores que inclui o parâmetro populacional verdadeiro. Por exemplo, um intervalo de confiança de 95% quer dizer que, se o estudo fosse repetido várias vezes, o valor real ficaria dentro dos intervalos em 95% desses estudos. 

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

• Resuma as principais conclusões.
• Veja se a sua hipótese faz sentido.
• Veja como seus resultados se aplicam à população. 

Testes estatísticos comuns

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

Incluí esta seção para dar uma dica sobre estatística e probabilidade. Agora, vamos ver como aprender isso da maneira mais eficaz possível! 

Como aprender estatística do zero

A estatística abrange muitos assuntos, 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 te equipar totalmente nessa área: 

Passo 1: Comece com o básico

Antes de entrar em tópicos avançados, é super importante revisar conceitos básicos, como estatística descritiva e probabilidade: 

• Estatísticas descritivas: Um bom domínio das estatísticas descritivas, incluindo medidas de tendência central e variabilidade, vai te ajudar a apresentar os dados de forma significativa. 
• Probabilidade: Com um conhecimento básico de probabilidade, você pode reduzir o viés de amostragem e economizar dinheiro, já que não precisa testar toda a população. 

Aqui estão alguns recursos que oferecem conhecimentos mais avançados sobre esses assuntos: 

• Introdução às regras de probabilidade - Folha de dicas
• Introdução à Estatística
• Introdução à Estatística em Python

Passo 2: Pratique com dados reais

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

• O Google Sheets te deixa calcular a média, criar visualizações e fazer regressões lineares. 
• R permite você fazer várias análises estatísticas e mostrar os dados em gráficos. 
• Python tem várias bibliotecas pra calcular diferentes estatísticas, incluindo estatísticas descritivas e testes de hipóteses. 

Saiba mais sobre essas ferramentas nos recursos abaixo: 

• Introdução à estatística no Google Sheets
• Teste de hipóteses no R
• Pensamento estatístico em Python

Passo 3: Aprenda estatística inferencial

Passe para a estatística inferencial depois de entender os conceitos estatísticos básicos e saber como aplicá-los na prática. Isso vai te ajudar a analisar e entender os dados. Você pode usar testes de hipóteses, intervalos de confiança e outros testes relevantes para comparar dois grupos de amostras de uma população. 

Dá uma olhada nesse curso pra saber mais sobre os diferentes conceitos de estatística inferencial: 

• Inferência estatística com R
• Fundamentos da inferência em Python

Passo 4: Explore tópicos avançados

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

• Análise de regressão: Isso vai te ajudar a entender as relações entre os diferentes fatores. É super útil em áreas como economia e ciências sociais.
• Análise de séries temporais: Se você curte prever tendências ou trabalhar com dados que mudam com o tempo, essa dica é pra você. É importante nas finanças e na previsão do tempo.
• Estatística bayesiana: Essa abordagem ajuda você a atualizar suas crenças à medida que obtém novas informações. É útil pra tomar decisões e pra machine learning.

Não se preocupe se isso parecer complicado — vá um passo de cada vez. Elas vão abrir novas maneiras de ver os dados e resolver problemas. 

Nesta fase, dá uma olhada nesses recursos:

• Introdução ao curso de Regressão em R
• Introdução ao curso de Modelagem Linear em Python
• Curso de Análise de Séries Temporais em Python

Passo 5: Aplique estatísticas aos projetos

Você se lembra daquela regra de que a prática leva à perfeição? O mesmo vale para as estatísticas também. Quanto mais você usar em situações reais, melhor vai ficar nisso. E é uma ótima maneira de entender como todos esses conceitos funcionam no mundo real. 

Então, se você quer melhorar na análise de dados, trabalhe em alguns projetos reais. Você pode encontrar diferentes conjuntos de dados no GitHub ou no Kaggle para fazer os testes que quiser. 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): 

• Teste de hipóteses com jogos de futebol masculino e feminino
• Esse cliente vai comprar o seu produto?
• O que sua frequência cardíaca está dizendo?

Um exemplo de plano de aprendizagem para estatística 

Agora você já sabe como fazer passo a passo, então é hora de começar. Eu preparei esse plano de aprendizagem semanal pra te ajudar a começar com conceitos básicos, como estatística descritiva e probabilidade, e depois passar pra estatística inferencial e vários testes. 

Semana 1: Introdução à estatística descritiva 

Comece com o básico da estatística descritiva. Entender esses conceitos é essencial para limpar e analisar dados de forma eficaz. Comece com conjuntos de dados simples para praticar medidas como média, mediana, moda e desvio padrão. Isso vai te ajudar a aprender como essas estatísticas resumem e interpretam os dados. 

Semana 2: Entendendo a probabilidade

Depois, aprenda sobre os conceitos de probabilidade. Calcule a probabilidade de um evento acontecer e familiarize-se com regras fundamentais, como somar e multiplicar probabilidades. Além disso, aprenda como a probabilidade condicional muda a probabilidade de um evento com base em outro evento. 

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

Semana 3: Noções básicas de estatística inferencial

Aprenda o básico sobre testes de hipóteses. Eles ajudam em áreas como ensaios clínicos para ver se um novo tratamento funciona melhor do que os que já existem. 

Depois, entenda os conceitos de intervalos de confiança e valores p. 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 vai te ajudar a tirar conclusões. 

Semana 4: Explorando testes estatísticos 

Esta semana, aprenda 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 encontrar a relação entre duas variáveis. Isso vai te ajudar a comparar os resultados da pesquisa e entender os padrões de comportamento dos clientes.  

Semana 5: Tópicos e aplicações avançados

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

Os melhores recursos para aprender estatística

Se você quer construir uma base sólida em estatística, precisa pegar os melhores recursos disponíveis. Aqui estão algumas das minhas principais sugestões para você: 

Cursos online

O DataCamp tem uns cursos bem legais pra quem tá começando e quer aprender estatística online. Você pode usar nosso formato interativo e exercícios práticos para entender os conceitos de forma mais eficaz. 

Aqui estão algumas das minhas recomendações para você:

• Para noções básicas de estatística: Introdução à Estatística
• Para aprender estatística em R: Introdução à Estatística em R
• Use Python para testar hipóteses: Teste de hipóteses em Python
• Para aprender técnicas de regressão em Python: Introdução à regressão com o statsmodels em Python
• Aprenda a usar o Google Sheets para estatísticas: Introdução à estatística no Google Sheets
• Aprenda a usar o Tableau para estatísticas: Técnicas estatísticas no Tableau  

Leia livros 

Se você curte se aprofundar nos assuntos, nada melhor do que os livros. Dá uma olhada nesses livros pra ter um conhecimento teórico sólido, junto com exemplos fáceis de entender. 

• Uma leitura essencial para estatística: Estatística Nua e Crua, de Charles Wheelan
• Para um guia avançado sobre estatística: Os Elementos da Aprendizagem Estatística, de Hastie, Tibshirani e Friedman 

Canais e tutoriais do YouTube

Pra quem curte aulas em vídeo de graça, o YouTube tem uns canais e tutoriais bem legais. Aqui estão algumas das minhas recomendações para você: 

• A Khan Academy tem uma lista de reprodução inteira sobre estatística que abrange todos os principais tópicos.
• O StartQuest com Josh Starmer é outro canal que tem listas de reprodução sobre noções básicas de estatística e estatística em R. 

Plataformas de prática

O DataCamp tem vários projetos onde você pode usar análise estatística em conjuntos de dados reais. A melhor parte é que você pode adicionar esses projetos ao seu portfólio. Se você quiser ir além, experimente o Kaggle — outra plataforma que oferece conjuntos de dados e permite que você teste suas habilidades. 

Dá uma olhada nesses recursos:  

• Para visualização de dados: Uma história visual dos ganhadores do Prêmio Nobel
• Para usar suas habilidades de limpeza e manipulação de dados: Explorando as tendências do mercado Airbnb
• Para fazer uma análise de agrupamento k-means: Cursos que valem a pena

Dicas para dominar a estatística

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

• Pratique sempre: Se você quer ser um cientista de dados e não consegue fazer testes simples como o qui-quadrado, precisa praticar mais. Trabalhe com problemas reais e use estatística em situações da vida real. Isso vai consolidar seus conhecimentos e você vai conseguir pensar de forma mais crítica. 
• Participe de grupos de estudo ou fóruns: A estatística é um campo bem amplo, e aprender sozinho pode ser complicado. Tem comunidades online, tipo fóruns e grupos, onde você pode tirar suas dúvidas. Então, é melhor entrar nessas comunidades e colaborar com outros analistas. 
• Trabalhe em projetos reais: Use o que você aprendeu em projetos reais. Por exemplo, você pode analisar dados para um artigo científico ou fazer uma pesquisa de mercado. Eu até sugeriria participar de algumas competições de ciência de dados — elas serão desafiadoras, mas podem aprimorar suas habilidades. 
• Mantenha a curiosidade e continue aprendendo: Como a tecnologia está sempre mudando, os critérios de contratação também não ficam os mesmos. Algumas empresas pedem conhecimentos básicos de estatística, enquanto outras preferem um entendimento mais aprofundado. Então, você precisa ficar por dentro das diferentes ferramentas estatísticas e como elas funcionam. 

Considerações finais 

Aprender estatística pode ser complicado se você não curte matemática e está começando sua carreira em ciência de dados. Com a abordagem e os recursos certos, você pode simplificar sua jornada para dominar a estatística. À medida que novas ferramentas para análise de dados complexos vão surgindo, fique por dentro das últimas novidades. 

R é a linguagem mais comum que oferece funções integradas para vários testes estatísticos. Se você não sabe como usar o R para estatística, dá uma olhada no nosso guia completo de carreira, Estatístico com R.