MAE0121

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# MAE0121
## Análise exploratória de dados
### Julio Trecenti
### IME-USP
### 2020-12-08

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# Curso atual

**Nome original da disciplina**: Introdução a Probabilidade e a Estatística I

[**Ementa original da disciplina**](https://uspdigital.usp.br/jupiterweb/obterDisciplina?sgldis=MAE0121&verdis=7)

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# Proposta

**Nome proposto**: Análise Exploratória de Dados.

**Créditos**: 4 (60h).

**Objetivos**:

- Conceituar o pensamento estatístico: método científico
- Conceituar a prática estatística: ciclo da ciência de dados
- Introduzir os conceitos de probabilidade e variáveis aleatórias
- Arrumação de bases de dados

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# Programa resumido

**Programa resumido**:

1. Leitura de artigos científicos
2. Introdução ao R
3. Gráficos estatísticos e medidas resumo
4. Introdução à regressão linear
5. Probabilidade e variáveis aleatórias
6. Bases de dados

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# Justificativa

- O curso de estatística é desafiador pois mistura teoria matemática, fundamentos da ciência e aspectos práticos.

- O fio condutor do pensamento estatístico é o método científico, que se manifesta em problemas práticos através do ciclo da ciência de dados.

- No entanto, o pensamento estatístico é escondido dos alunos desde o início da graduação.

- A disciplina de introdução à probabilidade e estatística é engessada.

- A disciplina modificada busca resolver esses problemas com uma abordagem imersiva.

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# Ciclo da ciência de dados

![](https://curso-r.github.io/main-r4ds-1/slides/img/ciclo-ciencia-de-dados.png)

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# Proposta

- Leitura e discussão de artigos
- [R para ciência de dados](https://curso-r.github.io/202010-r4ds-1/)
- Gramática de gráficos e medidas resumo.
    - Formulações matemáticas de média, mediana, variância etc.
- Correlação e regressão
    - [Introdução à regressão](https://curso-r.github.io/main-regressao-linear/slides/02-regressao-linear.html#1)
- Introdução à probabilidade
    - Probabilidade condicional, probabilidade total e regra de Bayes
    - Interpretações da probabilidade
    - Variáveis aleatórias
- Desafio de arrumação de dados
    - Cada dupla receberá uma base de dados e um problema a ser resolvido com análise descritiva e uma regressão linear.

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# Avaliação

- 3 atividades (em duplas) para casa (30%)
- 1 trabalho final (em duplas) para casa (30%)
- 1 prova discursiva individual (40%)

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# Bibliografia

James, Gareth, et al. An introduction to statistical learning. Vol. 112. New York: springer, 2013.

Wickham, Hadley, and Garrett Grolemund. R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. " O'Reilly Media, Inc.", 2016.

W. O. Bussab, P. A. Morettin, Estatística Básica, 8a ed., São Paulo: Editora Saraiva, 2013.