Matemática e Estatística para Ciência de Dados

No dia a dia de projetos de Ciência de Dados, um dos maiores desafios não está em escrever código, mas em interpretar corretamente resultados, escolher modelos adequados e justificar decisões analíticas. Muitos profissionais sabem utilizar bibliotecas e ferramentas, mas sentem insegurança ao explicar por que um método funciona, quando uma hipótese é válida ou o que uma métrica realmente significa.

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Matemática e Estatística para Ciência de Dados

Análise de Dados

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O curso Matemática e Estatística para Ciência de Dados foi desenvolvido para profissionais que atuam (ou desejam atuar) com dados e precisam compreender os fundamentos matemáticos e estatísticos que dão suporte às decisões analíticas, indo além do uso mecânico de algoritmos. O foco do curso está na aplicação prática da matemática e da estatística no contexto real da Ciência de Dados, conectando conceitos como álgebra linear, probabilidade, inferência estatística e análise de variância às escolhas feitas em modelagem, avaliação de resultados e comunicação com stakeholders. O curso fortalece a confiança técnica, melhora a qualidade das decisões e prepara o profissional para atuar com mais autonomia e maturidade em qualquer nível da carreira — de Júnior a Sênior.

Módulos do Curso

Por que matemática e estatística são essenciais em dados O Papel da Matemática e Estatística na Ciência de Dados
Relação entre dados, modelos e decisão O Papel da Matemática e Estatística na Ciência de Dados
Erros comuns por falta de base estatística O Papel da Matemática e Estatística na Ciência de Dados
Pensamento quantitativo em Ciência de Dados O Papel da Matemática e Estatística na Ciência de Dados

Tipos de variáveis e escalas de medida Estatística Descritiva e Exploração de Dados
Medidas de tendência central e dispersão Estatística Descritiva e Exploração de Dados
Distribuições de dados e interpretação Estatística Descritiva e Exploração de Dados
Relação entre estatística descritiva e análise exploratória Estatística Descritiva e Exploração de Dados

Conceitos fundamentais de probabilidade Probabilidade aplicada à Ciência de Dados
Eventos, espaço amostral e dependência Probabilidade aplicada à Ciência de Dados
Distribuições de probabilidade mais utilizadas Probabilidade aplicada à Ciência de Dados
Distribuições de probabilidade mais utilizadas Probabilidade aplicada à Ciência de Dados

Amostragem e viés Inferência Estatística e Tomada de Decisão
Intervalos de confiança Inferência Estatística e Tomada de Decisão
Testes de hipóteses e interpretação correta Inferência Estatística e Tomada de Decisão
Riscos de conclusões incorretas em análises estatísticas Inferência Estatística e Tomada de Decisão

Vetores, matrizes e operações básicas Álgebra Linear na Ciência de Dados
Sistemas lineares e interpretação geométrica Álgebra Linear na Ciência de Dados
Álgebra linear como base de modelos de ML Álgebra Linear na Ciência de Dados
Intuição por trás de algoritmos linearesd Álgebra Linear na Ciência de Dados

Correlação e causalidade Correlação, Regressão e Relações entre Variáveis
Regressão linear e pressupostos Correlação, Regressão e Relações entre Variáveis
Interpretação de coeficientes Correlação, Regressão e Relações entre Variáveis
Limitações de modelos estatísticos clássicos Correlação, Regressão e Relações entre Variáveis

Variância, viés e generalização Estatística para Avaliação de Modelos
Métricas estatísticas e sua interpretaçãod Estatística para Avaliação de Modelos
Overfitting e underfitting sob a ótica estatística Estatística para Avaliação de Modelos
Conexão entre estatística e Machine Learning Estatística para Avaliação de Modelos

Leitura crítica de análises estatísticas Análise Crítica e Comunicação de Resultados
Interpretação de resultados para públicos técnicos e não técnicos Análise Crítica e Comunicação de Resultados
Limites da matemática e da estatística em dados reais Análise Crítica e Comunicação de Resultados
Responsabilidade analítica e tomada de decisão informada Análise Crítica e Comunicação de Resultados