Sobre o projeto

Este repositório acompanha o livro *Probability and Statistics for Data Science*, oferecendo uma introdução autocontida aos conceitos centrais. Inclui um PDF gratuito, 103 notebooks Jupyter usando 23 conjuntos de dados do mundo real, 118 vídeos com slides e soluções para 200 exercícios. Os tópicos abrangem probabilidade (métodos empíricos, condicionais, Monte Carlo), variáveis discretas/contínuas (distribuições, estimação, cadeias de Markov), análise multivariada, média, correlação, testes de hipóteses, PCA/modelos de baixo posto e regressão/classificação (linear, logística, árvores, redes neurais). Todos os materiais são práticos, com implementações em Python para aprendizado hands-on.