Curso Análise Multivariada – Teoria e Prática
Neste curso abordaremos as principais técnicas de análise multivariada. Começaremos estudando a parte teórica das técnicas e rodando as análises no software RBio que é um software que não requer nenhum conhecimento de programação. Em seguida, nós incluímos um módulo de introdução ao software R para garantir que todos os participantes tenham pelo menos o conhecimento básico de programação para conseguir rodar as analises no software R. Depois, temos dois módulos de análise multivariada no software R. No primeiro módulo discutiremos as análises relacionadas a relação de caracteres como correlação, correlação parcial, rede de correlação, análise de correspondência e análise de trilha. No segundo módulo focaremos nas análises mais avançadas como componentes principais, análises de fatores, análise de agrupamento e análise discriminante.
Mentorias ao vivo com o professor Dr. Leonardo Peixoto por 1 ano
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Todos os códigos de programação usados no curso serão disponibilizados para você utilizar nos seus dados e extrair os melhores resultados
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O R foi desenvolvido por estatísticos, para estatísticos. No entanto, Engenheiros, cientistas e estatísticos sem conhecimento de programação de computadores, consideram o R fácil de usar. As principais vantagens do uso do R são:
1 – R é o software estatístico mais utilizado no mundo, e isso faz com que analises que são realizadas via R tem maior credibilidade na publicação de artigo científicos ou mesmo para outros tipos de apresentações dos resultados.
2 – O R junto com o python são as linguagens mais utilizadas pelas grandes empresas, por dois motivos principais: ele é gratuito e é open source. As grandes empresas precisam de análises automáticas pois o número de informações geradas por elas é muito grande para conseguir serem analisadas em softwares fechados. E o R permite a automatização de qualquer tipo de análise de dados.
3 – Como o R é open source você pode fazer qualquer tipo de análise nele, mesmo que essa análise ainda não esteja implementada.
4 – No R você pode escrever seus códigos (que chamamos de scripts), e estes são facilmente compartilhados com outras pessoas via arquivo .R.
5 – O R é um dos softwares mais avançados na parte de confecção de gráficos, onde é possível gerar qualquer tipo de gráfico independentemente da complexidade.
6 – O R é extremamente eficiente em análise de dados, devido seu grande número de pacotes com modelos, fórmulas e testes estatísticos.
Instalação do R, RBio, e GENES
Introdução à análise multivariada
Componentes principais
Variáveis canônicas
Rede de correlações
Correlações canônicas
Análise de agrupamento
Análise de trilha
Instalação do R
Pacotes, help, criação de scripts e símbolos no R
Criação de objetos no R
Indexação no R
Funções básicas do R
Manipulação de dados no R
Introdução à gráficos no R
Estatística descritiva no R
ANOVA e regressão linear no R
Correlação de Pearson e Spearman
Rede de correlação e outros dispositivos gráficos para mostrar correlação
Correlações canônicas
Correlação parcial
Análise de correspondência
Análise de trilha
Componentes principais
Análise de fatores
Análise de agrupamento
Análise discriminante
Graduação, Mestrado e Doutorado que desejam desenvolver sua pesquisa
Quem deseja começar o aprendizado em analise de dados mesmo sem nenhum conhecimento prévio
Pessoas que querem se tornar analista de dados profissonalmente
Profissionais de outra área que desejam mudar de carreira
Leonardo é engenheiro agrônomo pela Universidade Federal do Espirito Santo, com mestrado e doutorado na área de genética e melhoramento pela Universidade Federal de Viçosa. Possui experiência internacional na Iowa State University aplicando técnicas avançadas de programação em R. Trabalhou 3 anos como Data Scientist Specialist na empresa Bayer. Tem experiência de mais de 10 anos utilizando o software R para análises estatísticas nas mais variadas áreas tais como estatística experimental, análise multivariada, inteligência artificial, modelos mistos e seleção genômica. Possui mais de 40 artigos científicos publicados aplicando diferentes metodologias de análise de dados tais como, estatística experimental, modelos de regressão, análise multivariada e machine learning. Atualmente, é professor das disciplinas Softwares Aplicados ao Melhoramento e Delineamentos Experimentais no Melhoramento da UNIS, e sócio fundador e professor da empresa Analise.
R$ 240,00
R$800,00
R$100,00
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As aulas serão liberadas imediatamente após o pagamento
Você vai procurar no facebook pelo grupo Análise de dados do conceito à prática e vai pedir para entrar. Nossa equipe vai analisar se você é aluno do curso e liberar seu acesso.
Sim. Todo material utilizado durante o curso será disponibilizado para o estudante. Não apenas os scripts, mas caso o curso tenha PowerPoint ou apostila em pdf, também será disponibilizado.
O Software R pode ser utilizado nos sistemas operacionais Windows, Linux e macOS.
Não, as aulas são protegidas para evitar fraudes e pirataria.
Você poderá acessar o conteúdo do curso sempre que quiser por 1 ano.
As mentorias serão de 15 em 15 dias com uma duração de 2 horas. Durante a mentoria teremos em torno de 40 minutos para os alunos tirarem duas dúvidas em relação ao curso. Depois o professor Leonardo vai passar alguma análise ou novidade que não está dentro do conteúdo do curso. Em algumas mentorias os alunos poderão trazer seus arquivos de dados e faremos uma discussão sobre quais análises são mais indicadas para cada caso.
Sim. Todas as mentorias serão gravadas e disponibilizadas dentro da plataforma Hotmart.
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