Estatística Aplicada para Data Science (do básico ao experimental design)
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Sobre o curso
Modelos e dashboards só geram valor quando as conclusões são sustentadas por métodos estatísticos adequados. A Pós-Graduação em Estatística Aplicada para Data Science, do Básico ao Experimental Design, da UNIASSELVI prepara você para analisar incertezas, testar hipóteses e construir interpretações mais confiáveis. A formação desenvolve o raciocínio necessário para transformar dados em evidências úteis para decisões científicas e empresariais confiáveis.
O curso aborda probabilidade, inferência estatística, regressão linear e logística, testes paramétricos e não paramétricos, ANOVA, séries temporais, estatística bayesiana, testes A/B e planejamento experimental. Você aprenderá a avaliar pressupostos, tamanho de efeito, poder estatístico e validade dos resultados. Essas competências ajudam a evitar conclusões enganosas, comparar alternativas e apoiar projetos de analytics, ciência de dados, pesquisa, qualidade e experimentação.
Matriz Curricular
- 1- Gestão da Inovação
- 2- Inteligência Artificial e Pensamento Crítico no Mundo do Trabalho
- 3- Sociedade 5.0, Mentalidade Ágil e Resolução de Problemas
- 4- Análise de Séries Temporais e Previsão
- 5- Testes de Hipótese e Análise de Variância (ANOVA)
- 6- Estatística Bayesiana
- 7- Probabilidade e Inferência Estatística
- 8- Regressão e Modelagem Estatística
- 9- Design Experimental (DoE) e Testes A/B
Mercado de Trabalho
Estatística aplicada é uma competência central em ciência de dados, analytics, pesquisa, indústria, saúde, finanças e tecnologia. Empresas buscam profissionais que saibam interpretar resultados, planejar experimentos e diferenciar correlação de evidência causal. A formação pode ampliar oportunidades como cientista de dados, analista quantitativo, especialista em experimentação, pesquisador ou consultor. Conhecimentos em programação, visualização e contexto de negócio complementam a base estatística e fortalecem a atuação em equipes responsáveis por previsões, testes e decisões orientadas a dados.
Por que escolher a
UNIASSELVI?
Resolução CNE/CES nº 1, de 6 de abril de 2018 do MEC, somente alunos que concluíram a Graduação podem ingressar em um curso de Pós-Graduação. Para aqueles que ainda não colaram grau na Graduação, ao final deste programa, será emitido um certificado de aperfeiçoamento.
Flexibilidade total para estudar onde e quando quiser, com trilhas de aprendizagem interativas e apoio de tutor exclusivo.
Equilíbrio entre autonomia e encontros com tutor para aprofundar conteúdos de forma progressiva.
Suporte próximo de tutores experientes para orientar sua jornada acadêmica e profissional.
Aprendizado conectado ao mercado, com materiais que ampliam sua atuação profissional.
Cada disciplina concluída gera um certificado parcial, permitindo aplicação imediata no mercado.
Interação e networking com avaliações digitais e fóruns para troca de experiências.
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Perguntas Frequentes
O que faz um profissional de Estatística Aplicada para Data Science?
Esse profissional utiliza probabilidade, inferência, regressão e experimentação para analisar dados e avaliar hipóteses. Ele mede incertezas, testa relações, constrói previsões e comunica limitações, ajudando empresas e pesquisadores a tomar decisões com evidências mais confiáveis e menor risco de interpretação equivocada.
Como está o mercado de trabalho para profissionais com domínio de estatística?
O mercado valoriza estatística em ciência de dados, tecnologia, finanças, saúde, indústria, pesquisa e marketing. Há demanda por profissionais capazes de planejar experimentos, validar modelos, interpretar métricas e explicar resultados. A combinação com programação e conhecimento de negócio amplia as oportunidades.
Quanto ganha um profissional que atua com Data Science no Brasil?
Segundo o Glassdoor Brasil (2026), cientistas de dados recebem em média cerca de R$ 9,6 mil mensais, com faixa aproximada de R$ 6,3 mil a R$ 14,1 mil. Especialistas e profissionais seniores podem alcançar valores superiores, conforme experiência, setor e complexidade.
Em quais áreas pode atuar quem tem especialização em Estatística Aplicada?
A formação abre possibilidades em análise, pesquisa e experimentação, com atuação em:
- Ciência de dados e modelagem estatística
- Testes A/B e experimentação de produtos
- Análise de séries temporais e previsão
- Pesquisa de mercado, acadêmica e clínica
- Qualidade, processos e planejamento experimental
- Consultoria quantitativa e analytics
É necessário saber matemática avançada para acompanhar o curso?
Uma base de matemática e raciocínio lógico ajuda, mas o aprendizado pode ser construído progressivamente. O mais importante é compreender conceitos, interpretar resultados e praticar. Revisar álgebra, funções e probabilidade facilita o estudo de regressão, inferência, séries temporais e métodos bayesianos.
Qual é a diferença entre teste de hipótese e teste A/B?
Teste de hipótese é uma estrutura estatística ampla para avaliar evidências sobre uma afirmação. Teste A/B é uma aplicação experimental que compara versões, geralmente em produtos ou campanhas. Um teste A/B bem planejado utiliza hipóteses, amostragem, métricas e critérios estatísticos adequados.
Estatística bayesiana é útil no mercado de trabalho?
Sim. A abordagem bayesiana permite incorporar conhecimentos prévios, atualizar estimativas com novos dados e comunicar probabilidades de forma intuitiva. Ela é aplicada em previsão, risco, saúde, experimentação, machine learning e situações nas quais decisões precisam evoluir conforme novas evidências aparecem.
Experimental Design ajuda a reduzir custos nas empresas?
Sim. Um experimento bem planejado testa fatores com eficiência, reduz amostras desnecessárias e identifica causas de desempenho. Em indústria, produtos digitais, marketing ou pesquisa, o Design of Experiments ajuda a comparar alternativas, controlar variáveis e investir em mudanças com maior segurança.
Estatística aplicada é uma competência central em ciência de dados, analytics, pesquisa, indústria, saúde, finanças e tecnologia. Empresas buscam profissionais que saibam interpretar resultados, planejar experimentos e diferenciar correlação de evidência causal. A formação pode ampliar oportunidades como cientista de dados, analista quantitativo, especialista em experimentação, pesquisador ou consultor. Conhecimentos em programação, visualização e contexto de negócio complementam a base estatística e fortalecem a atuação em equipes responsáveis por previsões, testes e decisões orientadas a dados.
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Curso em conformidade com a Resolução n° 1 de 06/04/2018, que estabelece normas para o funcionamento de cursos de pós-graduação lato sensu, em nível de especialização.