Célula de Ensino evolução que gera resultados
Núcleo de Probabilidade, Inferência Estatística e Ciência de Dados

Estatística Computacional com Python/R: Simulação de Monte Carlo, MCMC, Bootstrap e Modelos Lineares Generalizados

O estudante desenvolverá habilidades de programação estatística de alto nível em Python e R para modelar fenômenos estocásticos sem solução analítica fechada e ajustar modelos probabilísticos de alta dimensionalidade.

6 células 32h Avançado
🚀 Escada de Valor • Pacotes & Credit Upgrade (R$ 29,99 a R$ 199,99)

Jornada Executiva: Teoria da Probabilidade, Inferência Estatística & Ciência de Dados

Do curso base em Probabilidade e Estatística (R$ 29,99) ao Master Internacional em Modelagem Estocástica & Inferência Avançada (R$ 199,99).

🎯 1. Porta de Entrada (R$ 29,99) Inicie pela Trilha Start (R$ 29,99) com baixo atrito financeiro e domine os fundamentos globais na prática.
💳 2. Abatimento no Upgrade (Credit Upgrade) 100% dos R$ 29,99 investidos na Trilha Start viram crédito imediato (cupom PRB29) para abater nas Trilhas 2, 3, 4 ou 5!
🌍 3. Certificação Dupla (PT-BR & EN) + ODS Certificados emitidos em Português e Inglês com competências alinhadas aos ODS da ONU para seu perfil global no LinkedIn.
Alinhamento ONU / Agenda Pós-2030: ODS 4 (Educação Superior de Qualidade) ODS 9 (Indústria, Inovação e Infraestrutura) ODS 8 (Trabalho Decente e Crescimento Econômico) ODS 17 (Parcerias Globais)
Nível 1 • 6h

Teoria da Probabilidade e Estatística: Da Probabilidade Condicional à Regressão Linear (Start)

Probabilidade clássica e condicional, Teorema de Bayes, variáveis aleatórias discretas e contínuas, esperança, variância e covariância, distribuições notáveis (Binomial, Poisson, Normal), Lei dos Grandes Números, Teorema do Limite Central, estimadores pontuais (MLE e Mínimos Quadrados), intervalos de confiança para médias/proporções/variâncias, testes de hipóteses, testes Qui-Quadrado e regressão linear simples.

R$ 29,99 Gera R$ 29,99 em crédito de upgrade
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Nível 2 • 16h

Estatística Aplicada à Indústria, Agronegócio e Finanças no Brasil: Modelagem e Séries Nacionais

Aplicações em setores estratégicos nacionais: controle estatístico de processos (CEP / Six Sigma) na manufatura brasileira, modelagem de risco e crédito em fintechs (inadimplência e score), estatística experimental no agronegócio (delineamento de experimentos agrícolas) e séries temporais de índices econômicos (IPCA e Selic).

R$ 69,90 Com Credit Upgrade: R$ 39,91 (-R$ 29,99)
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Nível 3 • 24h

Inferência Estatística Avançada, Estatística Bayesiana e Teoria Assintótica

Fundamentos matemáticos profundos: propriedades de estimadores (eficiência, suficiência e Teorema de Rao-Blackwell), informação de Fisher e limite de Cramér-Rao, inferência Bayesiana (distribuições a priori conjugadas, verossimilhança e a posteriori), teste da razão de verossimilhanças e convergência em probabilidade e distribuição.

R$ 119,90 Com Credit Upgrade: R$ 89,91 (-R$ 29,99)
Fazer Upgrade →
Nível 4 • 32h Trilha Atual

Estatística Computacional com Python/R: Simulação de Monte Carlo, MCMC, Bootstrap e Modelos Lineares Generalizados

Algoritmos computacionais de amostragem: métodos de Monte Carlo e reamostragem Bootstrap, amostragem de Gibbs e algoritmo de Metropolis-Hastings (MCMC com PyMC/Stan), e modelagem estatística multivariada com Modelos Lineares Generalizados (GLM: regressão logística, Poisson e binomial negativa).

R$ 159,90 Com Credit Upgrade: R$ 129,91 (-R$ 29,99)
Selecionada
Nível 5 • 45h Mais Completo

Master Internacional em Teoria da Probabilidade, Estatística Matemática e Ciência de Dados

Consolidação das 5 trilhas executivas, teoria da medida preliminar para probabilidades (espaços de probabilidade de Kolmogorov e esperança condicional abstrata), processos estocásticos (martingales e cadeias de Markov), redação científica em LaTeX e certificação executiva bilíngue internacional.

R$ 199,99 Com Credit Upgrade: R$ 170,00 (-R$ 29,99)
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Sugestões CdE

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Teoria da Probabilidade e Estatística: Da Probabilidade Condicional à Regressão Linear (Start) R$ 44,90
Núcleo de Probabilidade, Inferência Estatística e Ciência de Dados

Teoria da Probabilidade e Estatística: Da Probabilidade Condicional à Regressão Linear (Start)

Domínio conceitual e metodológico completo da teoria da probabilidade e inferência estatística fundamental: conceitos essenciais de espaço amostral, probabilidade condicional, independência estatística e Teorema de Bayes; variáveis aleatórias unidimensionais discretas e contínuas (funções de probabilidade, densidade e distribuição acumulada); medidas de tendência central (média, mediana), dispersão (variância, desvio-padrão) e dependência linear (covariância e correlação); modelos de probabilidade notáveis (Binomial, Poisson e Normal); o Teorema do Limite Central (TLC) e a Lei dos Grandes Números; estatística descritiva e estimadores pontuais via Máxima Verossimilhança (MLE) e Mínimos Quadrados (OLS); intervalos de confiança para médias, variâncias e proporções (populações normais, t-Student e Qui-Quadrado); testes de hipóteses estatísticas (erros tipo I e II, p-valor); testes Chi2 de qualidade de ajuste, homogeneidade e independência; e fundamentos de regressão linear simples com diagnóstico de resíduos.

📚 6 células ⏱️ 6h Iniciante
Estatística Aplicada à Indústria, Agronegócio e Finanças no Brasil: Modelagem e Séries Nacionais R$ 59,90
Núcleo de Probabilidade, Inferência Estatística e Ciência de Dados

Estatística Aplicada à Indústria, Agronegócio e Finanças no Brasil: Modelagem e Séries Nacionais

Aplicações práticas da estatística e probabilidade nos setores de maior peso da economia brasileira: Controle Estatístico de Processos (CEP) e capacidade de processo (Cp e Cpk) na manufatura industrial nacional, delineamento e análise de experimentos agropecuários (ANOVA) para avaliação de cultivares em parceria com a Embrapa, modelagem de crédito e escores de risco de inadimplência em bancos e fintechs, e análise empírica de séries econômicas brasileiras (IPCA, Selic e taxa de câmbio).

📚 6 células ⏱️ 16h Intermediário
Inferência Estatística Avançada, Estatística Bayesiana e Teoria Assintótica R$ 69,90
Núcleo de Probabilidade, Inferência Estatística e Ciência de Dados

Inferência Estatística Avançada, Estatística Bayesiana e Teoria Assintótica

Fundamentação teórica avançada da inferência estatística e modelagem probabilística formal: propriedades ótimas de estimadores (suficiência, completude, estatísticas suficientes e Teorema de Rao-Blackwell), Informação de Fisher e cota inferior de variância de Cramér-Rao, o paradigma da Inferência Bayesiana (famílias conjugadas a priori, cálculo de distribuições a posteriori, estimadores de Bayes e intervalos de credibilidade), testes de hipóteses formais via Lema de Neyman-Pearson e Teste da Razão de Verossimilhanças Generalizada (GLRT), e teoria assintótica da inferência estatística.

📚 6 células ⏱️ 24h Intermediário / Avançado
Jornada da trilha

Células de aprendizagem

1

Célula 01: Geração de Variáveis Aleatórias e Simulação de Monte Carlo em Python e R

Algoritmos de geração de números pseudoaleatórios (Mersenne Twister), método da transformada inversa, método de aceitação-rejeição de von Neumann, e integração de Monte Carlo para cálculo de integrais multidimensionais.

5h 20min
2

Célula 02: Métodos de Reamostragem: Bootstrap Não Paramétrico e Intervalos BCa

O princípio do Bootstrap de Efron: estimação do erro padrão de estimadores arbitrários, intervalos de confiança percentis e intervalos BCa (Bias-Corrected and Accelerated), e testes de permutação para comparação de grupos.

5h 20min
3

Célula 03: Inferência Bayesiana Computacional via MCMC: Algoritmo de Metropolis-Hastings

Conceito de Cadeias de Markov com distribuição estacionária alvo, o algoritmo de Metropolis-Hastings em Python (distribuição de proposta simétrica e assimétrica), diagnóstico de convergência de cadeias (trace plots, índice R-hat de Gelman-Rubin).

5h 20min
4

Célula 04: Amostrador de Gibbs e Modelagem Probabilística com Bibliotecas Modernas (PyMC / Stan)

Amostragem condicionada completa (Gibbs Sampler), modelagem hierárquica bayesiana, programação probabilística em PyMC/Stan e análise de diagnósticos de eficiência amostral (ESS - Effective Sample Size).

5h 20min
5

Célula 05: Modelos Lineares Generalizados (GLM): Formulação e Ajuste para Dados Contínuos e de Contagem

A família exponencial de distribuições, componentes aleatório, sistemático e função de ligação (link function). Modelos lineares generalizados para dados binários (regressão logística) e de contagem (regressão de Poisson e tratamento de superdispersão com Binomial Negativa).

5h 20min
6

Célula 06: Laboratório Capstone Avançado: Pipeline de Modelagem Preditiva e Inferência Estatística Computacional

Construção de uma biblioteca computacional contendo simulador de Monte Carlo, estimador Bootstrap e rotina de inferência MCMC aplicada a um problema complexo de engenharia ou finanças.

5h 20min