Escale para o próximo nível de análise de dados experimentais.
Aprenda as principais técnicas multivariada de uma forma simples, fácil e definitiva
Faça já sua inscrição no curso Análise Multivariada no Software R
DO DIA 10 DE JANEIRO À 02 DE FEVEREIRO DAS 08 ÀS 09 HORAS
100% ONLINE E AO VIVO
Como é o curso Análise Multivariada no Software R
Neste curso abordaremos as principais técnicas de análise multivariada utilizando os principais pacotes para este tipo de análise que existem no software R. Durante o curso nós vamos estudar as seguintes metodologias: Correlação de Pearson e Spearman, Medidas de dissimilaridade (Dados quantitativos, Dados qualitativos binários, Dados qualitativos multicategóricos e Dados mistos), Dendograma (Vizinho mais próximo, Vizinho mais distante, UPGMA, Centroide, Ward e kmeans), Agrupamento de Tocher, Manova (Delineamento inteiramente casualizado, Delineamento em blocos casualizados e Esquemas fatoriais), Componentes principais (Dados quantitativos e Dados mistos), Variáveis canônicas e Coordenadas principais. Além das análises, você também vai aprender como apresentar os resultados em forma de gráficos de alta qualidade para você utilizar no seu artigo científico ou em alguma apresentação. Para você que nunca utilizou o R nós lhe enviaremos de brinde 1 aula introdutória para você se familiarizar com o software e aprender procedimentos básicos que serão importantes durante o curso tais como instalar e carregar pacote, e importar e exportar arquivo de dados.
Benefícios
Material do Curso
Todos os materiais do curso, tais como apresentação de power point e scripts em R serão disponibilizado aos alunos
Acesso vitalício às aulas gravadas
Para você ver e rever na hora que quiser e quando quiser
Emissão de Certificado
Certificado de 18 horas válido em todo território nacional
Aula Bônus
Aula ensinando a instalar o R, instalar e carregar pacotes e importar e exportar dados para o R
Programação do Curso
Para melhorar o aprendizado, o curso será dividido em 12 dias. Todas as aulas serão gravadas e disponibilizadas de maneira vitalícia. As aulas terão início às 08 horas (horário de Brasília).
Nesta aula você vai aprender o que é o coeficiente de correlação, para que serve e como fazer a interpretação.
Além disso vamso rodar exemplo no R.
Nesta aula você vai aprender como fazer diferentes tipos de gráficos de correlação através dos mais variados pacotes no R.
Nesta aula você vai aprender o que é e como utilizar a correlação parcial.
Além disso, vamos fazer vários exemplos no R.
Nesta aula nós vamos estudar a parte teórica da análise de componentes principais.
Nesta aula nós vamos estudar a parte prática da análise de componentes principais.
Você vai aprender como fazer esta análise no R e como interpretar os resultados.
Nesta aula você vai aprender como fazer os gráficos para entrega das análises de componentes princiapis.
Nesta aula você vai aprender a parte teórica e prática para analisar a MANOVA para um experimento em DIC.
Nesta aula você vai aprender a parte teórica e prática para analisar a MANOVA para um experimento em DBC.
Nesta aula você vai aprender a parte teórica e prática para analisar a MANOVA para um experimento fayorial.
Medidas de dissimilaridade
Nesta aula você vai aprender como fazer a matriz de distância para dados quantitativos, binários e mistos.
Agrupamento hierárquico
Nesta aula você vai aprender como analisar e interpretar as principais metodologias de agrupamento hierárquico que são: vizinho mais próximo, vizinho mais distante, UPGMA e ward.
Nesta aula você vai aprender como fazer o agrupamento de Tocher e a metodologia de kmeans.
Para quem é o curso?
Estudantes
Graduação, Mestrado e Doutorado que desejam desenvolver sua pesquisa
Iniciantes
Quem deseja começar o aprendizado em analise de dados mesmo sem nenhum conhecimento prévio
Profissionais
Pessoas que querem se tornar analista de dados profissonalmente
Recolocação Profissional
Profissionais de outra área que desejam mudar de carreira
O que dizem nossos alunos
Conheça o professor: Leonardo de Azevedo Peixoto
Eu tenho mais de 12 anos de experiência trabalhando com análise de dados e experimentação. Eu já publiquei mais de 40 artigos científicos aplicando desde análise simples como anova e teste de comparação de médias até análises complexas como redes neurais artificiais.
Trabalhei 3 anos na multinacional Bayer como Data Scientist Specialist, sendo responsável por todas as análises na América Latina do setor de Desenvolvimento de Mercado.
Eu também desenvolvi o método Ciclo do Experimento, e já treinei mais de 200 alunos no último ano. Este método tem como objetivo ensinar pesquisadores a se tornar Mestre dos Dados.
Investimento
50% de Desconto
Somente 100 vagas*
De R$140,00
Por Apenas R$ 70,00
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