Domine a estatística por trás da Ciência de Dados e da Inteligência Artificial. Este livro é um guia completo para quem quer aprender estatística de forma aplicada, clara e com foco real em dados. Esqueça a matemática solta e as fórmulas sem contexto: aqui você vai entender os conceitos por trás dos testes estatísticos, medidas, distribuições, correlações e inferências — com exemplos práticos e código em Python do início ao fim. Você vai aprender: Como explorar dados com visão estatística - O que realmente significa um p-valor - Como evitar erros comuns em testes de hipótese - Como medir associação entre variáveis (inclusive fora da correlação linear) - O que é e como usar o Teorema Central do Limite e o Bootstrap - Como preparar os dados para análise e modelagem preditiva - E muito mais — tudo com aplicações reais e exemplos executáveis Ideal para: Estudantes e profissionais de Data Science e IA - Programadores que querem aprender estatística de verdade - Quem está migrando de carreira para a área de dados - Professores que querem uma abordagem didática, moderna e prática Inclui exemplos em Python, tabelas de referência e exercícios ao final de cada capítulo.