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A Montvero e a GADES Solutions uniram esforços para criar um conjunto de soluções e cursos avançados nas áreas de Estatística e Econometria com o R.

Todas as organizações andam à procura do mesmo: Cientistas de Dados

A profissão do futuro

Todos os profissionais e académicos que têm como Principal Objetivo o Tratamento, a Análise de Dados e a Estimação de Modelos para a Geração de Informações Propícias à Tomada de Decisão

Conheça os nossos 5 cursos. Poderá se inscrever em qualquer dos cursos, ou em todos.

Por cada curso recebe um certificado de participação. Se realizar todos eles ganhará o certificado adicional de Formação “Cientista de Dados em R”

Curso 1: Introdução ao Software R (4 horas)

Curso 2: Análise Gráfica e Visual com R (4 horas)

Curso 3: Modelos Preditivos de Machine Learning com R (8 horas)

Curso 4: Unsupervised Learning & Técnicas Exploratórias com R (4 horas)

Curso 5: Machine Learning & Ensemble Modeling para Tomada de Decisões com R (8 horas)

programa dos cursos

Curso 1: Introdução ao Software R
Duração: 4 horas

  • Apresentação do Software R.
  • Importância de Bibliotecas e Scripts para Programação.
  • Importação de Bases de Dados.
  • Manipulação de Base de Dados.
  • Estruturas de Bancos de Dados, Tipos de Variáveis e Escalas de Mensuração.
  • Criação de Variáveis.
  • Exclusão e Manutenção Condicional de Variáveis.
  • Manipulação de Variáveis.
  • União de Datasets.
  • Descrição da Base de Dados e Estatísticas Descritivas.
  • Introdução à Elaboração de Gráficos.

Curso 2: Análise Gráfica e Visual com R
Duração: 4 horas

  • Importância da Elaboração de Gráficos Espetaculares: Benefícios e Vantagens do R.
  • Importação e Execução do ggplot2.
  • Layers e Gramática de Gráficos.
  • Scatterplots e Line Plots com Intervalos de Confiança.
  • Boxplots e Histogramas.
  • Bubble Charts.
  • Smooth Lines.
  • Plotagens Dinâmicas e 3D.
  • Inserção de Legendas.
  • Elaboração de Exercícios e Aplicação de Scripts em Bases de Dados Reais.

Curso 3: Modelos Preditivos de Machine Learning com R
Duração: 8 horas

  • Regressão Simples e Múltipla:
    – Estimação do Modelo de Regressão Linear.
    – Poder Explicativo do Modelo de Regressão.
    – A Significância Geral do Modelo e dos Parâmetros.
    – Intervalos de Confiança dos Parâmetros e Previsão.
    – Variáveis Dummy em Modelos de Regressão.
    – Procedimento Stepwise.
    – Modelos Não Lineares e Transformação de Box-Cox.
  • Modelos Logísticos Binários e Multinomiais:
    – A Significância Geral do Modelo e dos Parâmetros.
    – Função Logística, Probabilidades e Odds Ratio.
    – Cutoff e Análise de Sensibilidade (Sensitivity, Specificity & Accuracy).
    – Curva ROC e Indicador GINI.
    – Elaboração de Gráficos Multinomiais.
  • Modelos para Dados de Contagem:
    – Modelo Poisson.
    – Modelo Binomial Negativo e Superdispersão em Dados de Contagem.
    – Novo overdisp command.
  • Elaboração de Exercícios e Aplicação de Scripts em Bases de Dados Reais.

Curso 4: Unsupervised Learning & Técnicas Exploratórias com R
Duração: 4 horas

  • Análise de Clusters ou de Agrupamentos:
    • Definição de Medidas de Distância ou de Semelhança em Análise de Clusters.
    • Esquemas de Aglomeração.
    • Análise de Clusters com Esquemas de Aglomeração Hierárquicos.
    • Análise de Clusters com Esquemas de Aglomeração não Hierárquicos K-means.
    • Análise Gráfica e Visual de Agrupamentos.
    • Elaboração de Exercícios e Aplicação de Scripts em Bases de Dados Reais.
  • Principal Component Analysis (PCA):
    • Conceito de Fator.
    • Adequação Global da Análise: KMO e Teste de Bartlett.
    • Cargas e Scores Fatoriais.
    • Elaboração de Mapas de Cargas para Variáveis.
    • Aplicação em Análise Espacial.
    • Elaboração de Exercícios e Aplicação de Scripts em Bases de Dados Reais.

Curso 5: Machine Learning & Ensemble Modeling para Tomada de Decisões com R
Duração: 8 horas

  • Conceitos de Machine Learning e Ensemble Models.
  • Decision Tree Learning e CART (Classification and Regression Trees).
  • Bootstrapping e Bagging.
  • Random Forest.
  • Técnicas de Validação (Treino, Validação e Teste, Out-of-Time, Confusion Matrix, Validação Cruzada).
  • Redes Neurais Artificiais para Classificação e Previsão.
  • Aplicação e Resolução de Exercícios e Casos Reais e Práticos.

formadores

Formador 1: Texto pequeno com link para + info

Formador 2: Texto pequeno com link para + info

Formador 3: Texto pequeno com link para + info

certificação

Caso complete o conjunto dos 5 módulos, obtém um certificado:

preço

Módulo 1: R$ 350,00
Módulo 2: R$ 350,00
Módulo 3: R$ 650,00
Módulo 4: R$ 350,00
Módulo 5: R$ 650,00
Todos os Módulos: R$ 2,000,00

datas e horário

Em Breve

Método de ensino

Aulas expositivas, com aplicação de exemplos e exercícios práticos. Utilização de microcomputador para processamento e análise das listagens emitidas, por meio do software R.

O curso irá ser realizado no modelo Online – Ao Vivo em tempo real, utilizando a plataforma “Webex – Cisco”. Os participantes irão visualizar o professor, bem como os slides, o software R e o quadro virtual. Além disso, irão utilizar o software R nos seus computadores para resolver os casos práticos. Será possível colocar questões e ter apoio personalizado.

pré-requisitos e metodologia

Formato: On-line – Ao Vivo

Mais informações: Em Breve

localização

On-line – Ao Vivo

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