Estatística

Cursos

Pt-br Curso Estatística by Thiago Marques!
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).
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.
Stats 110: Probability, de Harvard.
Statistics with R Specialization, sequência de quatro cursos + capstone da Duke University no Coursera.
Statistical Learning, de Stanford, com os autores "An Introduction to Statistical Learning" (ver abaixo).

PT-BR Como mentir com estatítisca
Introduction to Probability, 2nd Edition, by Dimitri P. Bertsekas and John N. Tsitsiklis, livro texto do curso do MIT citado acima.
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.
OpenIntro Statistics, 3rd Edition, livro texto gratuito de Estatística, utilizado nos cursos da Duke University citados acima.
All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference (Springer Texts in Statistics), 1st Edition, by Larry Wasserman.
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.
Think Stats -- Probability and Statistics for Programmers, by Allen B. Downey.
Think Bayes -- Bayesian Statistics Made Simple, by Allen B. Downey

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.
Multivariate Calculus, do MIT OpenCourseWare (versão Scholar).
Linear Algebra, do Professor Gilbert Strang, no MIT OpenCourseWare (versão Scholar).
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/.

Introduction to Linear Algebra, Fifth Edition, by Gilbert Strang, livro texto do curso do MIT de Álgebra Linear citado acima.
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.