R:

  • Introdução a Programação para Ciência de Dados com R

    Neste módulo, nosso propósito é fornecer uma sólida introdução aos fundamentos do data science, juntamente com o aprendizado das técnicas de programação em R. Iniciaremos desde o processo de instalação do software, proporcionando uma base sólida para o tratamento e manipulação de dados na prática. Você será guiado através dos comandos e conceitos essenciais para o trabalho com R, mas também iremos além, compartilhando dicas valiosas sobre boas práticas de estruturação de projetos e o uso da programação funcional no cotidiano. Ao final deste módulo, você estará preparado para enfrentar desafios reais de data science, capacitado com habilidades para lidar com dados de forma eficiente e desenvolver soluções analíticas inteligentes e bem organizadas.
  • Programação em R

    Curso de introdução ao R para manipulação de base de dados.
  • Machine Learning (Modelos Clássicos da Estatística) em R e Python

    Aprenda desde conceitos básicos sobre aprendizado de máquina, métodos de criação, métricas de seleção e aperfeiçoamento de modelos de machine learning! Ementa: Conceitos básicos sobre aprendizado de máquina. Método CRISP-DM para criação, seleção, aperfeiçoamento e monitoramento dos modelos de Aprendizado supervisionado: regressão e classificação; regressão Llinear simples e múltipla, regressão polinomial, regressão de Poisson para dados de contagem com dados inflacionados de zero ou não, modelagem multinível com somente um nível; regressão logística simples e múltipla, regressão quantílica e regressão de cox;  Métricas de seleção adequadas a cada tipo de modelo e métodos de seleção automatizada (STEPWISE, Backward e Foward).
  • Estatística experimental na agricultura com R

    Explore o curso essencial de Estatística Experimental para Agricultura, uma imersão prática no mundo da análise de dados experimentais usando o software R. Este curso é considerado o (módulo inicial da estatística experimental), que abrange 30 horas de aulas teórico-práticas, ou seja, todas aulas teremos projetos práticos para desenvolver. Descubra como aplicar técnicas estatísticas fundamentais ao contexto de experimentos agrícolas e aprimore sua capacidade de tomar decisões. Este curso é projetado para estudantes e profissionais que desejam dominar análises de dados experimentais, impulsionando assim o sucesso no setor do agronegócio que está em constante evolução.
  • 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.
  • Quais são os princípios de uma boa visualização de dados?

    A Introdução visualização de dados é uma técnica moderna de transformar os dados em informações que serão utilizadas para suportar a tomada de decisão no mundo empresarial. Nesse sentido, saber se comunicar de forma eficiente com seus dados é uma habilidade essencial para aumentar seu poder de convencimento dentro de sua empresa.
  • 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: