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Curso

Introdução à estatística em Python

IntermediárioNível de habilidade
Atualizado 02/2026
Aprimore suas habilidades em estatística coletando, analisando e interpretando dados com Python.
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PythonProbability & Statistics4 h15 vídeos54 Exercícios4,250 XP180K+Certificado de conclusão

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Descrição do curso

A estatística é o estudo de como coletar, analisar e tirar conclusões dos dados. É uma ferramenta extremamente valiosa que você pode usar para colocar o futuro em foco e inferir a resposta para muitas perguntas. Por exemplo, qual é a probabilidade de alguém comprar seu produto, quantas ligações sua equipe de suporte receberá e quantos tamanhos de jeans você deve fabricar para atender a 95% da população? Neste curso, você descobrirá como responder a perguntas como essas à medida que desenvolve suas habilidades estatísticas e aprende a calcular médias, usar gráficos de dispersão para mostrar a relação entre valores numéricos e calcular a correlação. Você também abordará a probabilidade, a espinha dorsal do raciocínio estatístico, e aprenderá a usar Python para conduzir um estudo bem elaborado e tirar suas próprias conclusões a partir dos dados.Os vídeos têm transcrições ao vivo que você pode ver clicando em “Mostrar transcrição” no canto inferior esquerdo dos vídeos. O glossário do curso está à direita, na seção de recursos. Pra conseguir créditos CPE, você precisa terminar o curso e tirar pelo menos 70% na avaliação. Você pode acessar a avaliação clicando na chamada de créditos CPE à direita.

Pré-requisitos

Data Manipulation with pandas
1

Summary Statistics

Summary statistics gives you the tools you need to boil down massive datasets to reveal the highlights. In this chapter, you'll explore summary statistics including mean, median, and standard deviation, and learn how to accurately interpret them. You'll also develop your critical thinking skills, allowing you to choose the best summary statistics for your data.
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2

Random Numbers and Probability

3

More Distributions and the Central Limit Theorem

It’s time to explore one of the most important probability distributions in statistics, normal distribution. You’ll create histograms to plot normal distributions and gain an understanding of the central limit theorem, before expanding your knowledge of statistical functions by adding the Poisson, exponential, and t-distributions to your repertoire.
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4

Correlation and Experimental Design

In this chapter, you'll learn how to quantify the strength of a linear relationship between two variables, and explore how confounding variables can affect the relationship between two other variables. You'll also see how a study’s design can influence its results, change how the data should be analyzed, and potentially affect the reliability of your conclusions.
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