Público-alvo

O curso é indicado para pessoas que já usam a linguagem R e desejam dominar os métodos estatísticos de análise de dados. A ênfase do curso é alinhar teoria e prática para capacitar o participante a especificar e aplicar o método de análise apropriado em cada situação.

Objetivo

Após o curso, o egresso será capaz de:

1. Entender os fundamentos sobre modelos de regressão, sua especificação e componentes e também escolher entre as classes de modelos.
2. Preparar os dados para o ajuste do modelo.
   
3. Especificar e ajustar o modelo aos dados fazendo interpretação, análise de diagnóstico e correções para afastamento dos pressupostos ou problemas de especificação.
4. Tirar conclusões sobre efeito de covariáveis, a forma do modelo e realizar predição.

Conteúdo

Modelos de regressão linear, polinomial e múltipla · Regressão logística · Regressão para dados de contagem · Regressão com regularização · Regressão por componentes principais (PCR) e mínimos quadrados parciais (PLS) · Regressão local e por splines · Regressão não linear · Modelos de árvores de decisão · Modelos aditivos generalizados (GAM) · Modelos com erros não homocedásticos · Tópicos em análise de regressão.

Metodologia de ensino

O curso é na modalidade totalmente online com encontros síncronos usando a plataforma Zoom. Os participantes poderão participar por chat, voz e vídeo e terão acesso aos materiais de aula usados, como slides, tutoriais, scripts e conjuntos de dados. Os instrutores usarão, além dos slides, tutoriais guiados, quizzes e scripts para fixação do conteúdo. A gravação das aulas ficará disponível para acesso por 30 dias após cada aula para o caso de impossibilidade de participar ou reforço de aprendizado.


Diferenciais do curso

• Instrutores com formação acadêmica na área de Estatística, com mais de >10 anos de atuação no Ensino de Estatística, >12 anos de experiência com programação na linguagem R.
• Curso didático, aplicado e contemporâneo que abrange os principais recursos matemáticos presentes tem métodos e técnicas de ciência de dados.
• Material do curso é exclusivo de autoria dos instrutores, resultado da acumulada experiência com o tema no ensino de alunos de graduação e pós-graduação em Estatística e Ciência de Dados.
• Certificado da Universidade Federal do Paraná (UFPR).
• Acesso por 30 dias às gravações das aulas para maior fixação do conteúdo.
• Acesso ao material didático exclusivo para as aulas.
• Prática com tutoriais guiados.

Instrutores

• Walmes Zeviani · Doutor em Estatística & Experimentação Agropecuária, professor do Departamento de Estatística desde 2010 & programador R com mais de 12 anos de experiência. Tem experiência no ensino de Estatística e Data Science, já ministrou inúmeros cursos de R em instituições de ensino e pesquisa desde 2008. É vice-coordenador do programa de Especialização em Data Science & Big Data da UFPR.
• Wagner Bonat · Doutor em Matemática, professor do Departamento de Estatística desde 2010 & programador R com mais de 14 anos de experiência. Tem experiência no ensino de Estatística e Data Science e já atuou como consultor desenvolvendo soluções em R. É coordenador do programa de Especialização em Data Science & Big Data da UFPR. É membro efetivo de programas de pós-graduação com orientações de mestrado e doutorado.

Mais cursos

Visite o endereço para mais cursos: omegadatascience.com.br/cursos

Redes sociais

Esteja mais próximo pelas redes sociais para ter acesso a canais de discussão, participar de promoções e receber divulgação em primeira mão.

• Telegram: Grupo no Telegram
  
• Instagram: @omegadatascience
  
• Twitter: @omegadatascienc
  
• YouTube: /OmegaDataScience