ESTATÍSTICA APLICADA AO DATA SCIENCE

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A história da Estatística Aplicada ao Data Science remonta a séculos atrás, com marcos 
importantes que moldaram a disciplina até os dias atuais. No século XVIII, o 
matemático suíço Daniel Bernoulli publicou um livro sobre probabilidade, 
estabelecendo as bases para a estatística moderna. 
No século XIX, Francis Galton começou a aplicar métodos estatísticos em estudos de 
biometria, como a análise de dados de altura e peso, contribuindo significativamente 
para o desenvolvimento da disciplina. Durante a primeira metade do século XX, a 
estatística foi amplamente utilizada em diversas áreas, incluindo psicologia, sociologia e 
economia. 
Durante a Segunda Guerra Mundial, a estatística foi fundamental para decifrar códigos e 
realizar análises estratégicas, impulsionando avanços na teoria estatística. Com o 
advento do computador na segunda metade do século XX, a Estatística Aplicada ao 
Data Science entrou em uma nova era, possibilitando o processamento eficiente de 
grandes conjuntos de dados. 
O desenvolvimento de novos métodos estatísticos, como a análise de componentes 
principais e a análise discriminante, ajudou a lidar com conjuntos de dados cada vez 
maiores e mais complexos. Esses avanços culminaram na importância atual da 
Estatística Aplicada ao Data Science, que desempenha um papel crucial na análise de 
dados em diversas áreas, incluindo ciência da computação, engenharia, biologia e 
medicina.