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Curso Unscrambler - X com Cristina Malegori - Nível Básico

Embrapa Informática Agropecuária - Campinas, SP
28 de outubro de 2019, 08h - 30 de outubro de 2019, 18h

Inscrição

R$ 0,00

Empresas
R$ 3.800,00
em até 12x R$ 381,53
Inscrições até 25/10/2019
0
Centros de P&D, SMB
R$ 2.400,00
em até 12x R$ 240,97
Inscrições até 25/10/2019
0
Universidade (Professores e Alunos)
R$ 1.700,00
em até 12x R$ 170,68
Inscrições até 25/10/2019
0

Descrição do evento

  1. Descrição

Se você deseja estudar várias variáveis ao mesmo tempo que são correlacionadas, você precisa da estratégia do modelo multivariado.

Durante o treinamento de Análise Multivariada de Dados – Nível 1 você vai aprender sobre:

·         A necessidade pelo método multivariado

·         Aplicações comuns

·         Importação e visualização do seu dado

·         Análise de Componente Principal

·         Regressão Linear Múltipla

·         Regressão de Componente Principal

·         Regressão de Mínimos Quadrados Parciais

·         Detecção de valores atípicos

·         Validação dos modelos

O treinamento conterá a teoria e o uso prático do método multivariado.

 

      Quem deve participar deste programa?

Os cursos foram projetados para pessoas:

·         Envolvidas em P&D, desenvolvimento de produtos, otimização de processos, controle de qualidade e monitoramento.

·         Trabalhando com instrumentos espectroscópicos (NIR, FTIR, UV,/VIS, NMR, DAS, Raman, Espectroscopia de Massas), instrumentos cromatográficos (LC, CE, GC, HPLC), dados de produção e dados sensoriais, P&D, controle de qualidade ou processos de produção, isto é, trabalhando com conjuntos de dados complexos de muitas variáveis.

* Nenhum conhecimento prévio do The Unscrambler® X é exigido para participar deste curso.

 

 

  1. Agenda

       Dia 1

 

  • Seção 1 – Introdução à Análise Multivariada
  • O mundo é multivariado
  • Conceitos de multivariado
  • Exemplos de multivariado
  • Fluxo de trabalho de análise de dados
  • Seção 2 – Noções e termos utilizados em MVA1
  • Variáveis explicativas, de design e de resposta
  • Variáveis fictícias
  • Seção 3 – Importação e manuseio de dados
  • Dados históricos x experimentos planejados
  • Importação e manuseio de dados
  • Seção 4 – Diagnóstico e plotagem
  • Diferentes tipos de plotagem
  • Agrupamento de amostra
  • Intervalo
  • Seção 5 – Análise de Componente Principal
  • Análise exploratória de dados
  • O princípio da projeção
  • Interpretação
  • Teoria de background
  • Validação
  • Projeção de novas amostras

 

        Dia 2

 

  • Seção 6 – Detecção de valores atípicos
  • O que é um valor atípico
  • Diferentes gráficos diagnósticos
  • Seção 7 – Métodos de Regressão
  • Conceito
  • Regressão Linear Múltipla – MLR
  • Regressão de Componente Principal – PCA
  • Intervalo
  • Regressão de Mínimos Quadrados Parciais – PLS
  • Interpretação
  • Predição
  • Seção 8 – Métodos de validação
  • Por que validar?
  • Estágios de modelagem
  • Conjunto de testes
  • Validação cruzada
  • Replicata

 

       Dia 3

  • Seção 9 – Como ser um bom analista de dados?
  • Regras em análise multivariada
  • Conselhos na fase de modelagem
  • Validação dos modelos
  • Exercícios e discussões finais

 

 

  1. Instrutor

 

Sobre a Instrutora – Srta. Cristina Malegori, PhD 

Atualmente é bolsista de pós-doutorado na Universidade de Genova, no Grupo de Química Analítica e Quimiometria. Sua pesquisa é focada principalmente na extração de informações significativas incorporadas em dados de impressões digitais e matrizes de dados complexas, por meio de técnicas quimiométricas avançadas. O conhecimento de estratégias quimiométricas tem que se destinar não apenas como ferramentas inovadoras para exploração e modelagem de dados, mas também como estratégia avançada para o projeto multivariado de experimentos (MDOE). Trabalha em modelos exploratórios de análise e previsão de dados em diversos campos, tais como tecnologia e autenticação de alimentos, ciência forense, patrimônio cultural e produtos farmacêuticos. Do ponto de vista analítico, possui grande experiência na aplicação de estratégias inovadoras baseadas em espectroscopia de infravermelho próximo, dispositivos portáteis e imagens hiperespectrais. É membro do conselho do JSI – Journal of Spectral Imaging e é secretária e tesoureira da Sociedade Italiana de Espectroscopia NIR (SISNIR) desde 2016.

 

 

  1. Termos


*No valor estão incluídos dois coffee breaks. As despesas com almoço, transporte e eventualmente hospedagem correrão por conta do participante. Será emitido certificado

 

·         Condições comerciais: a taxa do curso inclui  dois coffee break, material do curso e 30 dias de instalação experimental do Unscrambler. Fica por conta dos participantes trazer seu próprio Laptop, organizar o transporte de ida para o local do evento e de volta para as respectivas estadias. Prazo para inscrições: 1 semanas antes do início do curso.

·         Pagamento: á vista via depósito bancário. Outras condições podem ser negociadas diretamente com a equipe da ASTRO34.

·         Cancelamento: cancelamentos até 1 semana antes da data de início do curso serão reembolsados 50% da taxa de inscrição, após este limite não será reembolsado.

Sobre o produtor

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Local

Embrapa Informática Agropecuária
Avenida Doutor André Tosello, 209, Cidade Universitária
Campinas, SP

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