Visão Geral

O curso Statistica Fundamentals oferece uma base sólida em estatística descritiva e inferencial, com foco em aplicações práticas no mundo real. Por meio de teoria clara e exercícios aplicados, o aluno aprenderá a interpretar dados, construir visualizações significativas, realizar análises estatísticas e aplicar o raciocínio estatístico em diferentes contextos, incluindo ciência de dados, engenharia, saúde e negócios.

Objetivo

Após realizar este Curso Statistica Fundamentals, você será capaz de:

• Compreender os principais conceitos da estatística descritiva e inferencial.
• Aplicar métodos estatísticos para coletar, organizar, analisar e interpretar dados.
• Utilizar ferramentas estatísticas para resolução de problemas e tomada de decisão.
• Construir e interpretar gráficos e medidas de tendência central e dispersão.
• Realizar testes de hipóteses e análises de correlação e regressão.

Publico Alvo

• Estudantes de graduação e pós-graduação de qualquer área.
• Profissionais que desejam aprender ou revisar conceitos estatísticos.
• Cientistas de dados iniciantes, analistas e engenheiros.
• Pessoas que trabalham com grandes volumes de dados e tomam decisões baseadas em evidências.

Pre-Requisitos

• Ensino médio completo.
• Conhecimentos básicos de matemática (operações, porcentagens, equações).
• Conhecimentos básicos de Excel são desejáveis, mas não obrigatórios.

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1 – Introdução à Estatística

1. O que é Estatística?
2. Tipos de Estatística: Descritiva e Inferencial
3. População e Amostra
4. Variáveis Qualitativas e Quantitativas
5. Tipos de escalas: nominal, ordinal, intervalar, razão

Módulo 2 – Organização e Apresentação de Dados

1. Tabelas de frequência
2. Gráficos: colunas, barras, setores, histogramas, ogivas
3. Tabelas cruzadas e análise bivariada

Módulo 3 – Medidas de Tendência Central

1. Média aritmética simples e ponderada
2. Moda
3. Mediana
4. Comparações e aplicações práticas

Módulo 4 – Medidas de Dispersão

1. Amplitude
2. Desvio médio
3. Variância e desvio padrão
4. Coeficiente de variação
5. Interpretação e aplicação

Módulo 5 – Medidas de Posição e Forma

1. Quartis, decis, percentis
2. Boxplot
3. Assimetria e curtose

Módulo 6 – Probabilidade

1. Conceitos básicos de probabilidade
2. Eventos mutuamente exclusivos e independentes
3. Regras da adição e multiplicação
4. Probabilidade condicional
5. Teorema de Bayes (introdução)

Módulo 7 – Distribuições de Probabilidade

1. Variáveis aleatórias
2. Distribuição Binomial
3. Distribuição de Poisson
4. Distribuição Normal
5. Padronização e uso da Tabela Z

Módulo 8 – Amostragem e Estimação

1. Métodos de amostragem
2. Erro amostral
3. Estimação pontual e por intervalo de confiança
4. Nível de significância e margem de erro

Módulo 9 – Testes de Hipóteses

1. Formulação de hipóteses nula e alternativa
2. Teste Z para média e proporção
3. Teste T para uma e duas amostras
4. Teste Qui-Quadrado (χ²)
5. Erros tipo I e tipo II

Módulo 10 – Correlação e Regressão Linear

1. Covariância
2. Correlação de Pearson e Spearman
3. Regressão linear simples
4. Coeficiente de determinação (R²)
5. Interpretação dos resultados

Módulo 11 – Introdução ao Uso de Ferramentas

1. Excel aplicado à estatística (tabelas, gráficos, fórmulas)
2. Introdução ao uso do software R ou Python (opcional)
3. Ferramentas online para visualização estatística

Módulo 12 – Projeto Aplicado de Estatística

1. Definição de problema e coleta de dados
2. Análise descritiva e inferencial
3. Apresentação de resultados com visualizações e interpretação
4. Discussão e relatório final