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Ciclo do Experimento: Teoria e Prática
Durante o evento você vai aprender o que é e porque utilizar a metodologia Ciclo do Experimento e te explicarei detalhadamente todas as etapas que compõem este ciclo e como você vai melhorar sua eficiência em elaborar e conduzir experimentos, analisar os dados e interpretar os resultados.
O ciclo do experimento é composto por 6 etapas: identificação do problema e definição do objetivo, elaboração e mapeamento do experimento, condução do experimento e coleta de dados, pré-processamento de dados, análise de dados e entrega dos resultados.
Dentro de cada uma destas etapas, existem inúmeros pontos que devem ser considerados e que muitas vezes são negligenciados pelo pesquisador por não ver importância neles ou por nem saber que eles existem.
Por isso, o objetivo deste evento é que você aprenda todas estas etapas e de agora em diante você consiga resultados muito mais impactantes com seus projetos de pesquisa.
Aprenda de forma rápida e prática sem nenhum custo
Todo conteúdo será disponibilizado de forma online
Tenha acesso ao grupo exclusivo para tirar suas dúvidas com o professor e alunos
Você poderá interagir diretamente com o professor Leonardo
Estatística Experimental: do conceito à prática Autor: Dr. Leonardo de Azevedo Peixoto
Caso você não consiga assistir as aulas ao vivo não se preocupe, as aulas serão gravadas e enviadas para seu e-mail no dia seguinte a aula às 08 da manha
O que é e porque aprender o Ciclo do Experimento?
Nesta aula vou te apresentar a metodologia Ciclo do Experimento (CE) e vou te mostrar o porquê é tão importante utilizar esta metodologia para conseguir resultados impactantes com seu projeto.
Como utilizar o Ciclo do Experimento na prática?
Nesta aula eu quero te explicar como o CE funciona e como você deve utilizá-lo na sua pesquisa.
Destrinchando o Ciclo do Experimento: Da definição do objetivo e entrega dos resultados
Nesta aula vou te explicar as 6 fases que compõem o CE que são: identificação o problema e definição do objetivo, elaboração e mapeamento do experimento, condução do experimento e coleta de dados, pré-processamento de dados, análise de dados, e entrega dos resultados.
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.
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As aulas ficarão disponíveis até o dia 29 de maio às 20 horas
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