Summary  
This chapter covers exploratory data analysis techniques in code, including loading and inspecting data structures, computing summary statistics, handling missing values, and printing sample records to identify patterns and issues.

General domain of usage  
Data science

Este curso oferece um conhecimento básico de estatística. É destinado a estudantes com conhecimento básico da sintaxe do Python, pois trabalharão com os módulos NumPy e pandas. Durante o curso, você se familiarizará com os conceitos fundamentais e, gradualmente, avançará para conceitos e tarefas mais complexas.

Esta seção abordará nosso primeiro caso estatístico real: encontrar intervalos de confiança. É necessário conhecimento das bibliotecas NumPy, pandas, Matplotlib e Seaborn para calcular fórmulas matemáticas e construir visualizações. Para incentivá-lo a concluir esta seção, destaco que haverá uma pequena quantidade de teoria, mas uma quantidade significativa de prática!

Uma parte inseparável da vida de um analista de dados é a realização de testes de hipóteses. Após concluir esta seção, você compreenderá o conceito por trás dos testes em estatística e será capaz de realizar um teste t utilizando Python.

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