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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 & Statistics
4 h
15 vídeos
54 Exercícios
4,250 XP
180K+
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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

Estatísticas de resumo

As estatísticas resumidas fornecem as ferramentas necessárias para resumir conjuntos de dados enormes e revelar os destaques. Neste capítulo, você explorará as estatísticas resumidas, incluindo média, mediana e desvio-padrão, e aprenderá a interpretá-las com precisão. Você também desenvolverá suas habilidades de pensamento crítico, o que lhe permitirá escolher as melhores estatísticas resumidas para seus dados.
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2

Números aleatórios e probabilidade

Neste capítulo, você aprenderá a gerar amostras aleatórias e a medir a chance usando a probabilidade. Você trabalhará com dados de vendas do mundo real para calcular a probabilidade de um vendedor ser bem-sucedido. Por fim, você usará a distribuição binomial para modelar eventos com resultados binários.
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3

Mais distribuições e o teorema central do limite

Chegou a hora de explorar uma das mais importantes distribuições de probabilidade em estatística, a distribuição normal. Você criará histogramas para traçar distribuições normais e compreenderá o teorema central do limite, antes de expandir seu conhecimento de funções estatísticas adicionando as distribuições Poisson, exponencial e t ao seu repertório.
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4

Correlação e projeto experimental

Neste capítulo, você aprenderá a quantificar a força de uma relação linear entre duas variáveis e a explorar como as variáveis de confusão podem afetar a relação entre duas outras variáveis. Você também verá como o desenho de um estudo pode influenciar seus resultados, alterar a forma como os dados devem ser analisados e, possivelmente, afetar a confiabilidade de suas conclusões.
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