A Importância da Estatística na Ciência de Dados
A ciência de dados permite que empresas, instituições financeiras e organizações de saúde, entre outros, extraiam valor de grandes volumes de dados, frequentemente medidos em petabytes. A base desta disciplina é a matemática e a estatística. Dominar estatística é essencial para quem deseja se destacar na ciência de dados.
Este artigo apresenta uma seleção de vídeos e cursos online, concisos e acessíveis, que facilitam o aprendizado de estatística para ciência de dados. Continue a leitura e avance em sua jornada profissional.
Por que Estudar Estatística para Ciência de Dados?
A cada segundo, sites e aplicativos coletam quantidades imensas de dados. No entanto, esses dados brutos só se tornam úteis quando um padrão é identificado. A estatística é a ferramenta que permite encontrar padrões e dar sentido a esses dados.
Após a coleta de grandes conjuntos de dados, os cientistas de dados aplicam a estatística descritiva para transformar pesquisas e observações em informações relevantes.
Em seguida, a estatística inferencial é utilizada para analisar subconjuntos de dados, permitindo inferir conclusões sobre a população ou fonte original, como a população de um país.
Portanto, o conhecimento de estatística é crucial para responder a perguntas como:
- Quais são as características mais importantes de um conjunto de dados?
- Como desenvolver uma estratégia eficaz para produtos?
- Quais métricas de desempenho devem ser usadas e como organizá-las?
- Quais resultados são mais prováveis em um projeto?
- Como identificar dados relevantes e descartar o ruído?
A Relevância da Estatística na Ciência de Dados
Limpeza de Dados
A estatística é fundamental para verificar se os dados foram coletados corretamente, de acordo com um plano de pesquisa. Métodos estatísticos também permitem aos cientistas de dados remover ruídos, dados falsificados, irrelevantes e redundantes. Com isso, os dados estruturados podem ser utilizados em programas de aprendizado de máquina.
Análise de Dados
Na análise de dados, funções estatísticas como média, mediana, moda, variância e distribuições são indispensáveis. Além disso, a estatística auxilia na previsão de resultados específicos a partir de modelos de dados.
A estatística é a chave para entender os dados, otimizar modelos e interpretar valores gerados por conjuntos de dados.
Métodos de Classificação
A regressão logística é um método amplamente usado por cientistas de dados para prever respostas qualitativas, baseadas em padrões identificados em modelos de dados.
Agrupamento
O agrupamento, outra função estatística relevante, permite segmentar uma população. Por exemplo, cientistas de dados podem usar agrupamentos para separar clientes por faixas etárias e direcionar anúncios específicos para otimizar custos e taxas de conversão.
A seguir, apresentamos uma série de recursos essenciais para o aprendizado de ciência de dados.
Recursos Gratuitos de Aprendizagem: Cursos e Vídeos
A seguir, encontram-se alguns cursos gratuitos disponíveis no YouTube e em plataformas de ensino online (EdTech).
Great Learning
Inicie seu aprendizado sobre a importância da estatística na ciência de dados com este curso em vídeo do Great Learning, no YouTube. Com duração de 7 horas e 12 minutos, o vídeo aborda diversas funções da estatística aplicadas à ciência de dados.
O curso explora a relação entre aprendizado de máquina e estatística, tipos de conjuntos de dados, correlação, teoria da probabilidade e distribuição binomial, entre outros tópicos.
Crash Course
O canal CrashCourse no YouTube oferece um curso de estatística excelente para aspirantes a cientistas de dados. São 44 vídeos que explicam todas as funções estatísticas essenciais para ciência de dados e aprendizado de máquina.
Recomenda-se assistir aos vídeos na ordem para um aprendizado organizado. Utilize caneta e papel para praticar os problemas estatísticos abordados nos vídeos.
Free Code Camp
Interessado em como seria um curso universitário de estatística para ciência de dados? O Free Code Camp disponibiliza no YouTube um curso de estatística de alta qualidade.
Ao dedicar-se ao curso, você desenvolverá habilidades para coletar, resumir, organizar e interpretar dados, além de aprender a manusear conjuntos de dados.
Khan Academy
A Khan Academy oferece mais um curso de estatística de qualidade, também disponível no YouTube.
Esta playlist contém 67 videoaulas sobre diversos temas de estatística, disponíveis gratuitamente.
Estatísticas por Marin
O canal do YouTube MarinStatsLectures-R Programming & Statistics, de Marin, oferece uma série completa de aulas sobre estatística para ciência de dados.
Há 50 vídeos que abrangem funções estatísticas como projetos de estudo, distribuições, Z-Scores e outros.
365 Data Science
O vídeo do 365 Data Science no YouTube, intitulado “Introdução à Estatística”, apresenta as funções estatísticas essenciais para cientistas de dados.
O curso aborda tópicos como viés, variância, níveis de medição e variáveis numéricas.
StatQuest
Aprenda aprendizado de máquina aplicando funções estatísticas simultaneamente com este curso gratuito do StatQuest no YouTube.
Esta playlist inclui 84 vídeos sobre temas como viés, variância, regressão múltipla e regressão logística.
Udacity
Começar a aprender uma nova habilidade por meio de recursos gratuitos é uma ótima ideia, pois permite conhecer o conteúdo e avaliar o esforço necessário. Este curso da Udacity sobre estatística para ciência de dados pode ser uma excelente opção.
No curso, você aprenderá as funções estatísticas necessárias para a ciência de dados, como:
- Probabilidade
- Estimação
- Identificação de relações em dados
- Análise de regressão
- Inferência
- Distribuição normal e outliers
O curso é aberto a todos. Conhecimento básico de álgebra será útil para as tarefas práticas.
Introdução à Estatística Bayesiana: Udemy
A estatística bayesiana é um método para explorar a probabilidade de uma hipótese. Cientistas de dados utilizam essa função estatística em diversas aplicações. Este curso gratuito da Udemy apresenta os conceitos fundamentais.
O curso abrange a estatística bayesiana em 4 seções com 14 aulas, com duração total de cerca de 1 hora e 18 minutos. O curso pode ser revisado diversas vezes para melhor compreensão dos conceitos.
Introdução à Estatística: Coursera
Este curso, oferecido pela Universidade de Stanford através do Coursera, é ministrado por docentes da própria universidade. É um material de treinamento personalizado que permite ajustar os prazos de acordo com sua disponibilidade.
O conteúdo principal do curso inclui:
- Estatística descritiva para exploração de dados
- Coleta e amostragem de dados
- Teoria da probabilidade
- Distribuição binomial
- Análise de regressão
A conclusão de todas as aulas leva aproximadamente 15 horas e ao final, é concedido um certificado de conclusão.
Estatística e Probabilidade: Khan Academy
Deseja aprender estatística e probabilidade para ciência de dados gratuitamente? Experimente este conteúdo de aprendizagem da Khan Academy, com elementos de gamificação. O curso abrange os fundamentos da probabilidade e estatística para a ciência de dados.
O curso possui 16 aulas e um desafio ao final, para testar suas habilidades. As aulas são ministradas por meio de vídeos e o curso se adapta ao seu ritmo, ideal para profissionais em atividade.
Estatística para Ciência de Dados com Python: Coursera
Este curso, oferecido pela IBM no Coursera, é voltado para o aprendizado dos princípios básicos de estatística para ciência de dados. Os tópicos principais do curso incluem:
- Coleta de dados
- Estatística descritiva para resumir dados
- Visualização de dados
- Distribuições de probabilidade
- Teste de hipóteses
- Análise de variância (ANOVA)
- Correlação e análise de regressão
O tempo estimado para conclusão do curso é de 14 horas. O curso é totalmente online e adaptável ao seu ritmo, ideal para profissionais que trabalham.
Especialização em Matemática para Aprendizado de Máquina: Coursera
A matemática é fundamental para aprendizado de máquina, inteligência artificial e ciência de dados. Este curso do Coursera ensina o essencial para se destacar nessas áreas.
O curso, oferecido pelo Imperial College of London através do Coursera, consiste em três módulos ministrados por quatro instrutores. Com dedicação de 4 horas por semana, é possível concluir o treinamento em 4 meses.
Cursos Pagos Online
Para aqueles que buscam um conteúdo de aprendizado mais completo e aprofundado, aqui estão algumas opções de recursos pagos:
Estatística e Matemática para Ciência de Dados e Análise de Dados: Udemy
Este curso da Udemy ensina teoria de probabilidade e estatística aplicadas à análise de negócios e ciência de dados. Alguns temas notáveis são:
- Desvio quadrático médio (RMSE)
- Erro absoluto médio (MAE)
- Teste de hipóteses
- Teste de significância de hipótese nula ou valor p
- Erro tipo I e tipo II
- Estatísticas descritivas
- Teoria da probabilidade
- Regressão linear múltipla
É um curso de treinamento online e personalizado com 91 aulas divididas em nove seções, com duração estimada de 11 horas e 24 minutos.
Torne-se um Mestre em Probabilidade e Estatística: Udemy
A teoria não é suficiente. É essencial praticar problemas e questões para consolidar o conhecimento. Este curso da Udemy oferece exemplos práticos e exercícios. Os principais tópicos são:
- Ferramentas de visualização de dados, como gráficos de pizza, barras, diagramas de Venn, pontos, histogramas e outros.
- Distribuição estatística de dados usando Z-Score, desvio padrão, distribuição normal, variância e média
- Análise de regressão
- Amostragem de dados
- Teste de hipóteses
O curso inclui 10 seções e 141 vídeos, com testes práticos ao final de cada seção e um exame final ao concluir o curso.
Fundamentos de Estatística com Python: DataCamp
Python é uma linguagem de programação essencial para a ciência de dados. Este curso do DataCamp ensina a aplicar a estatística usando Python. O curso inclui:
- Estatísticas resumidas e probabilidade
- Modelos estatísticos como logística e regressão linear
- Técnicas de amostragem de dados
- Inferir conclusões de grandes conjuntos de dados realizando testes de hipótese
A formação completa consiste em 5 cursos, cada um com 4 horas de duração, totalizando 20 horas de estudo.
Fundamentos de Estatística com R: DataCamp
Este curso do DataCamp ensina a aplicar a estatística para ciência de dados usando a linguagem R. R é uma linguagem muito utilizada para visualização de dados e computação estatística. Os tópicos principais são:
- Introdução à estatística em R
- Introdução à análise de regressão em R
- Amostragem de dados em R
- Regressão intermediária em R
- Teste de hipóteses em R
Os 5 cursos desta formação têm duração de 4 horas cada, totalizando 20 horas.
Livros da Amazon
Matemática Essencial para Ciência de Dados: Amazon
Este livro é um excelente recurso para aprender todos os tópicos de matemática necessários para ciência de dados, como álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística. O livro explica a aplicação desses conceitos em redes neurais, regressão linear e regressão logística.
O livro também aborda como derivar significância estatística e interpretar valores-p a partir de grandes conjuntos de dados, aplicando testes de hipóteses e estatística descritiva. O livro está disponível em formato e-book para Kindle e em formato brochura.
Estatística Prática para Cientistas de Dados: Amazon
Aprenda estatística prática para ciência de dados e sua implementação usando as linguagens de programação Python e R. O autor descreve quais partes da estatística são realmente necessárias para cientistas de dados.
O livro aborda funções estatísticas como amostragem aleatória, análise de regressão, técnicas de classificação e métodos de aprendizado de máquina. O livro está disponível em formato brochura, encadernado em espiral e digital para Kindle.
Estatísticas Descomplicadas: Amazon
Este livro apresenta as ferramentas indispensáveis de estatística para ciência de dados. Você obterá explicações claras e de fácil compreensão sobre conceitos estatísticos como análise de regressão, correlação, inferência e outros.
Considerando as diferentes necessidades dos leitores, a Amazon disponibilizou o livro nos formatos Kindle, capa dura, CD MP3, brochura e audiolivro.
Conclusão
Se você já atua como cientista de dados, já conhece a importância da estatística. Se você está começando, os recursos apresentados neste artigo podem ser um excelente ponto de partida.
Ao compreender quais lições de estatística são necessárias para a ciência de dados, você poderá investir seu tempo de forma mais eficaz. Explore os recursos acima e prepare-se para se tornar um cientista de dados de sucesso.
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