Ciências de dados:

  • Modelos de classificação em R e Python ( Ao vivo e Online )

    Venha aprender ao vivo sobre aprendizado de Máquina, como fazer pré-processamento nos dados, criar algoritmos de classificação, avaliação do modelo e cases aplicados em diferentes áreas utilizando as poderosas linguagens R e Python em suas análises com o professor Danusio Guimarães, mestre em Pesquisa Operacional pelo ITA e Product Anaytics Lead na Inventa.
  • Ciência de dados aplicado a dados ambientais ( Ao Vivo e Online )

    Venha aprender ao vivo sobre como tratar dados censurados, como trabalhar com sazonalidade, tendência, fazer feature engineering no contexto de dados ambientais, criar modelos levanto em conta a espacialidade e selecionar o melhor modelo utilizando a poderosa linguagem R em suas análises com os professores Tiago Marum e Ronney Agra da THM Consultoria, Mestres em Engenharia e Construção civil pela USP.
  • Bem-vindo(a) à Comunidade de Estatística do Prof. Thiago Marques!

    Quando dizemos que somos uma comunidade, realmente queremos dizer isso. Aqui, nós nos conectamos de forma única, valorizando cada pessoa que faz parte dessa família estatística. Nosso objetivo é oferecer um espaço acolhedor, onde você não será apenas mais um número, mas sim uma pessoa especial em busca de conhecimento e crescimento.
  • Bem-vindo à nossa amada Comunidade de Estatística do Prof. Thiago Marques!

    Nós somos mais do que apenas um espaço de aprendizado de Estatística. Somos uma família de entusiastas, apaixonados pela arte dos dados e pela ciência estatística. Aqui, valorizamos cada membro da nossa comunidade, tratando-os com todo o carinho e respeito que merecem.
  • Formação Complementar em Data Science – CDS – CECD

    Na formação complementar em Data Science, você vai desenvolver: Aprender modelagem dimensional dos dados, trabalhar com SQL, Python e R para criar modelos matemáticos e de machine learning de classificação, predição e prescrição, utilizando Geoestatística, Pesquisa operacional, Séries temporais, , otimização, bioinformática e Marketing Analytics, aprendendo na prática com os melhores softwares e linguagens de programação da atualidade: R, Python, SQL, Excel e PBI:
  • Finanças quantitativas e Testes de hipótese no mercado financeiro: teoria e prática

    As finanças quantitativas desempenham um papel fundamental no mercado financeiro, fornecendo ferramentas e técnicas para a tomada de decisões informadas e estratégicas. Um aspecto importante desse campo é a aplicação de testes de hipótese, que permitem aos profissionais do mercado financeiro avaliar a validade das suposições e tomar decisões com base em evidências estatísticas.
  • Finanças quantitativas e Modelagem Estatística para o mercado de Commodities

    Finanças quantitativas e modelagem estatística desempenham um papel crucial no mercado de commodities, fornecendo insights valiosos e estratégias eficazes para os profissionais do setor. Através da aplicação de técnicas quantitativas e modelos estatísticos avançados, é possível analisar os padrões de preços, gerenciar riscos e tomar decisões informadas no mercado altamente volátil das commodities.
  • Modelos Supervisionados com Stata (AO VIVO)

    Venha aprender a trabalhar com dados rotulados, criar modelos Estatísticos, de Machine learning e analisar as métricas para escolha do melhor modelo para a sua pesquisa! Com o professor e Pesquisador Rogério Santos, Estatístico e Bioestatístico com mais de 15 anos de experiência como consultor e professor de Estatística e Ciência de dados.
  • Marketing Analytics

    Definição de Marketing. Mercado, Demanda e Valor. Administração de Marketing e os 4P ́s do Mix de Marketing: Produto, Preço, Praça e Promoção. A Matriz BCG como análise das Unidades Estratégicas de Negócio. Análise da participação de mercado e da taxa de crescimento do mercado. Tomada de decisão. Componente prático da Matriz BCG. Definição de Marketing Analytics: definição e evolução. Medidas descritivas básicas de Marketing Analytics. Discussão de projeto prático de Marketing Analytics.
  • Análise de redes e Otimização

    Ementa: 1. Fundamentos de Pesquisa Operacional: Definição de Sistema, Medida de Eficácia Operacional e Modelo. As 7 etapas da Metodologia de Rockower para a modelagem de um problema. Aplicações da Pesquisa Operacional em problemas reais da sociedade. 2. Programação Linear:...[Continuar lendo]