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Compreender princípios e fundamentos de Ciência de Dados; Desenvolver competências e habilidades para a tomada de decisão baseada em dados quantitativos e seus dispositivos de visualização; Aprender a utilizar linguagens e ambientes como R, Processing e Microsoft Excel para organizar, processar e analisar dados quantitativos; Produzir visualizações utilizando pacotes estatísticos como ggplot2 e ambiente Processing.

Ciência de dados. Estatística frequentista. Medidas fundamentais e derivadas. Distribuições de frequências. Medidas de tendência central e variabilidade. Amostras e populações. Testes de hipóteses e tomada de decisão. Visualização de dados com linguagens de programação e pacotes estatísticos.

LEVIN, Jack; FOX, James Alan. Estatística para ciências humanas. 9. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004.;  TUFTE, Edward R. The visual display of quantitative information. 2nd ed. - Cheshire, Connecticut: Graphics Press, 2001.;  CARDOSO, Rafael. Design para um mundo complexo. São Paulo: CosacNaify, 2011.

LANDEIRO, Victor L.; BACCARO, Francisco. Introdução ao uso do programa R 6.3.1. Universidade Federal de Mato Grosso: [s. n.], 2018. Disponível em: https://sites.google.com/site/vllandeiror/.;  REAS, Casey; FRY, Ben. Processing: a programming handbook for visual designers and artists. Cambridge, Mass.: MIT Press, 2007.;  R CORE TEAM. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing, 2019. E-book.;  WICKHAM, Hadley. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. [S. l.]: Springer-Verlag New York, 2016. E-book.;