Núcleo da formação
Aprofunda coleta e preparação de dados, estatística, aprendizado de máquina, avaliação de modelos e uso responsável de inteligência artificial.
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A graduação em Estatística estuda coleta e preparação de dados, estatística, aprendizado de máquina, avaliação de modelos e uso responsável de inteligência artificial. A formação combina fundamentos conceituais, métodos de investigação e aplicação prática para que o estudante compreenda não apenas como executar atividades, mas por que cada decisão é tomada.
Por reunir dados, inteligência artificial e analytics, matemática, física e modelagem, a proposta é interdisciplinar: os eixos não aparecem como assuntos soltos, mas como perspectivas complementares para interpretar e resolver os desafios indicados no próprio nome do curso. Entre as práticas recorrentes estão coletar, limpar e integrar dados, explorar padrões e formular hipóteses, treinar e avaliar modelos, construir visualizações e produtos analíticos.
Estatística tende a fazer sentido para quem deseja combinar raciocínio quantitativo, programação e conhecimento de negócio para produzir evidências e automações. Matrizes, ênfases, estágios e atividades práticas variam entre as instituições; por isso, os eixos abaixo descrevem aprendizagens estruturantes da formação, enquanto a grade e as condições documentadas de cada oferta continuam sendo apresentadas separadamente.
Aprofunda coleta e preparação de dados, estatística, aprendizado de máquina, avaliação de modelos e uso responsável de inteligência artificial.
Conecta dados, inteligência artificial e analytics, matemática, física e modelagem em problemas coerentes com a proposta de Estatística.
Trabalha comunicação técnica, qualidade, ética, limites de atuação e impacto das decisões.
A formação em Estatística pode levar a trajetórias em ciência e engenharia de dados, business intelligence e analytics, aprendizado de máquina, automação e produtos orientados por IA. O trabalho costuma envolver coletar, limpar e integrar dados, explorar padrões e formular hipóteses, treinar e avaliar modelos, construir visualizações e produtos analíticos, em equipes com diferentes especialidades. Os quatro cards destacam ocupações reais relacionadas ao curso; acesso, atribuições e registro profissional seguem as regras aplicáveis a cada carreira.
Constrói modelos analíticos e transforma grandes volumes de dados em evidências.
Média salarial mensalR$ 11.080,27
Planeja estudos, modela dados e interpreta incertezas por meio de métodos estatísticos.
Média salarial mensalR$ 8.380,00
Ensina raciocínio matemático, álgebra, geometria, estatística e resolução de problemas.
Média salarial mensalR$ 4.600,44
Modela, protege, monitora e mantém bancos de dados e sua disponibilidade.
Média salarial mensalR$ 9.358,61
Médias mensais nacionais do mercado formal (CAGED/MTE), apresentadas como referência e não como promessa de remuneração. Os valores variam por localidade, jornada, experiência, setor e atribuições; algumas atividades também exigem registro ou habilitação profissional.
A síntese de aprendizagem de Estatística está organizada em 3 eixos e 15 competências detalhadas. Ela foi construída a partir dos assuntos recorrentes em matrizes, PPCs e referenciais da formação, sem atribuir a uma instituição disciplina, semestre ou carga horária que não esteja documentada em sua oferta.
A aprendizagem começa pela qualidade dos dados e pelas ferramentas para descrever variação e incerteza.
Compreender os fundamentos de coleta e integração de dados e reconhecer sua função nos problemas centrais de Estatística.
Aplicar limpeza e qualidade em situações da formação, explicitando critérios, dados utilizados e limites da análise.
Analisar evidências relacionadas a estatística descritiva, comparar alternativas e justificar decisões com linguagem técnica.
Relacionar probabilidade aos demais conhecimentos de dados, inteligência artificial e analytics, evitando soluções isoladas do contexto.
Documentar e comunicar escolhas envolvendo análise exploratória, considerando qualidade, responsabilidade e impacto para as pessoas envolvidas.
O eixo desenvolve linguagem simbólica, demonstração e relação entre diferentes representações.
Aplicar lógica e conjuntos em situações da formação, explicitando critérios, dados utilizados e limites da análise.
Analisar evidências relacionadas a álgebra, comparar alternativas e justificar decisões com linguagem técnica.
Relacionar geometria aos demais conhecimentos de matemática, física e modelagem, evitando soluções isoladas do contexto.
Documentar e comunicar escolhas envolvendo cálculo, considerando qualidade, responsabilidade e impacto para as pessoas envolvidas.
Compreender os fundamentos de demonstração matemática e reconhecer sua função nos problemas centrais de Estatística.
O eixo transforma hipóteses em modelos avaliáveis, com critérios claros de desempenho.
Analisar evidências relacionadas a programação para dados, comparar alternativas e justificar decisões com linguagem técnica.
Relacionar aprendizado supervisionado aos demais conhecimentos de dados, inteligência artificial e analytics, evitando soluções isoladas do contexto.
Documentar e comunicar escolhas envolvendo aprendizado não supervisionado, considerando qualidade, responsabilidade e impacto para as pessoas envolvidas.
Compreender os fundamentos de processamento de linguagem e reconhecer sua função nos problemas centrais de Estatística.
Aplicar avaliação de modelos em situações da formação, explicitando critérios, dados utilizados e limites da análise.
Economia de R$ 12.483,66 no curso todo
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A oferta está disponível na modalidade Semipresencial. Atividades específicas devem ser confirmadas no atendimento.