A Estatística é fundamental para a Data Science, uma vez que permite a análise e interpretação de dados em um nível mais profundo. Na verdade, a Estatística é a base teórica da Data Science e é a partir dela que são construídas as técnicas e modelos que permitem a exploração dos dados de forma efetiva.
A Estatística é importante na Data Science por diversas razões, algumas delas são: Tratamento de dados: a Estatística oferece diversas técnicas e ferramentas que permitem a organização e o tratamento de dados brutos, tornando-os mais úteis e relevantes para a análise. Análise exploratória: a Estatística permite a realização de análises exploratórias dos dados, identificando padrões, tendências e correlações que possam estar presentes, além de permitir a detecção de outliers e dados faltantes. Modelagem: a Estatística é fundamental para a construção de modelos estatísticos, que permitem a predição e a classificação de dados. Esses modelos podem ser usados para a resolução de problemas em diversas áreas, como finanças, marketing, saúde e engenharia. Inferência: a Estatística permite a realização de inferências a partir de dados amostrais, tornando possível obter conclusões sobre uma população a partir de um subconjunto de dados. Avaliação de modelos: a Estatística é essencial na avaliação da eficácia e eficiência dos modelos construídos, permitindo a escolha do melhor modelo para cada situação e evitando overfitting ou underfitting.
Em resumo, a Estatística é fundamental na Data Science por permitir a organização, o tratamento, a análise e a interpretação de dados, bem como a construção de modelos estatísticos que permitem a resolução de problemas em diversas áreas. Por isso, a Estatística é uma das habilidades mais importantes que um cientista de dados deve possuir.