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Pt-br Curso Estatística by Thiago Marques!
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Probability & Statistics, da Open Learning Initiative (OLI) da Carnegie Mellon University. (o mesmo curso, com o mesmo conteúdo, é oferecido na plataforma Open edX de Stanford, em https://lagunita.stanford.edu/courses/course-v1:OLI+ProbStat+Open_Jan2017/about).
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Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability, do MIT OpenCourseWare (versão Scholar). Esse mesmo curso já foi oferecido em formato MOOC no edX: https://www.edx.org/course/introduction-probability-part-1-mitx-6-041-1x.
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Stats 110: Probability, de Harvard.
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Statistics with R Specialization, sequência de quatro cursos + capstone da Duke University no Coursera.
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Statistical Learning, de Stanford, com os autores "An Introduction to Statistical Learning" (ver abaixo).
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Introduction to Probability, 2nd Edition, by Dimitri P. Bertsekas and John N. Tsitsiklis, livro texto do curso do MIT citado acima.
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Introduction to Probability (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science), 1st Edition, by Joseph K. Blitzstein and Jessica Hwang, livro texto do curso de Harvard citado acima.
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OpenIntro Statistics, 3rd Edition, livro texto gratuito de Estatística, utilizado nos cursos da Duke University citados acima.
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All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference (Springer Texts in Statistics), 1st Edition, by Larry Wasserman.
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An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani, livro texto do curso "Statistical Learning" citado acima.
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Think Stats -- Probability and Statistics for Programmers, by Allen B. Downey.
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Think Bayes -- Bayesian Statistics Made Simple, by Allen B. Downey
- Frequência: a arte de contar observações | [pt-br]
- Statistics for people in a hurry
- Visualizing Bayes Theorem
- Explaining p-values with puppies
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Single Variable Calculus, do MIT OpenCourseWare (versão Scholar). Esse curso já foi oferecido em formato MOOC no edX: https://www.edx.org/course/calculus-1a-differentiation-mitx-18-01-1x-0.
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Multivariate Calculus, do MIT OpenCourseWare (versão Scholar).
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Linear Algebra, do Professor Gilbert Strang, no MIT OpenCourseWare (versão Scholar).
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Discrete Mathematics for Computer Science, do MIT OpenCourseWare. Uma outra versão do curso, também com vídeos e materiais disponíveis online: https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-042j-mathematics-for-computer-science-fall-2010/.
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Introduction to Linear Algebra, Fifth Edition, by Gilbert Strang, livro texto do curso do MIT de Álgebra Linear citado acima.
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Mathematics for Computer Science, de Eric Lehman (Google), F Thomson Leighton (MIT) e Albert R Meyer (MIT), livro-texto gratuito do curso do MIT citado acima.