Apresentação

Matemática e Estatística são duas áreas do conhecimento humano reconhecidas como pilares de sustentação para a ciência e análise de dados. A primeira tem a capacidade de descrever fenômenos naturais em uma linguagem universal, bem como modelar problemas do mundo real e buscar soluções para eles. A segunda lida com a incerteza, buscando padrões no meio da aleatoriedade. Ambas são fundamentais para a ciência de dados, visto que entregam um vasto leque de ferramentas para descrever, interpretar, analisar e visualizar dados.

O curso Fundamentos de Matemática e Estatística para Ciência de Dados: Uma Abordagem Computacional com Python pode ser dividido em três grandes etapas. Na primeira etapa introduziremos conceitos essenciais para o futuro cientista de dados, começando com a manipulação de números, sequencias e funções matemáticas elementares. Em seguida, entenderemos como o computador lida com vetores, matrizes e suas operações. Em uma terceira etapa do curso, apresentaremos elementos da estatística descritiva e da análise exploratória de dados. Para tanto, usaremos a linguagem de programação Python e seus módulos mais relevantes para aprendizagem dos conceitos e realização de exercícios práticos, tais como numpy, pandas, matplotlib e seaborn.

Objetivos do curso

O curso, como o próprio nome diz, possui duas vertentes: matemática e estatística. O curso visa introduzir discentes à matemática elementar necessária para a execução da análise de dados. Ao final do curso, cada discente deverá ser capaz de

  • manipular números, sequencias e conjuntos;

  • relacionar dados por meio de funções e variáveis;

  • operar funções matemáticas discretamente;

  • realizar cálculos com quantidades escalares, vetoriais e matriciais;

  • plotar funções elementares básicas;

  • processar e manipular dados em formatos diversos;

  • construir e interpretar gráficos e tabelas;

  • produzir gráficos estatísticos de alta qualidade e

  • realizar análise estatística simples.

Autores

Prof. Gustavo Oliveira e Profa. Andrea Rocha

Departamento de Computação Científica – Centro de Informática – Universidade Federal da Paraíba

Website: cdia.ci.ufpb.br

Log de versões

  • 09/02/2021: Primeira versão publicada online.