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Conceitos essenciais: Tipos de dados, Distribuições, Amostragem e Inferência.
Qui-Quadrado, Teste de Fisher e medidas de associação. Para analisar relações entre variáveis categóricas.
Testes t, ANOVA e seus equivalentes não paramétricos. Para comparar médias entre dois ou mais grupos.
Regressão Linear e Logística. Para modelagem preditiva e análise de impacto entre variáveis.
Detecção de Outliers, Fraudes e Padrões Atípicos. Métodos supervisionados e não supervisionados.
Pearson, Spearman e Kendall. Para medir a força e direção de relacionamentos entre variáveis.