Descubra as 3 habilidades que transformam sua pesquisa em publicações de alto impacto e por que a maioria dos pesquisadores ignora isso.
Na aula abaixo, você vai entender os 3 fundamentos que mais aceleram sua jornada rumo à publicação científica de alto nível:
- Como transformar uma ideia solta em uma pergunta científica poderosa e estruturar um experimento com rigor técnico e clareza metodológica.
- Como identificar as análises estatísticas que mais fortalecem seus resultados e comunicar isso com segurança científica.
- Como escrever com estratégia, lógica e impacto, elevando seu artigo a um nível que chama atenção dos revisores e da comunidade acadêmica.
🧑🏫 Você não estará sozinho nessa jornada
Aprender ciência de dados pode parecer difícil quando se está sozinho. Mas aqui, você terá apoio em cada etapa do caminho:
✅ Aulas ao vivo com o professor Leonardo, para tirar dúvidas em tempo real
✅ Comunidade exclusiva no WhatsApp com alunos e equipe
✅ Suporte técnico e acadêmico por e-mail e dentro da plataforma
✅ Respostas com exemplos reais, orientações passo a passo e linguagem claraNosso objetivo é que você se sinta acompanhado, confiante e seguro do início ao fim da sua jornada.
🧑💻 Ainda com dúvidas? Fale com a nossa equipe!
Se você quer entender melhor como funciona o programa, precisa de ajuda com o acesso ou quer tirar qualquer dúvida antes de se inscrever, estamos prontos para te ajudar.
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✅ Atendimento rápido
✅ Equipe treinada no conteúdo do curso
✅ Suporte antes e depois da sua inscrição
Tempo médio de resposta: menos de 1h em dias úteis
📘 Entenda de uma vez por todas: Qual análise estatística usar em cada caso?
Você já ficou travado sem saber qual teste estatístico aplicar no seu projeto?
Essa é uma das principais dores de quem trabalha com dados — e o motivo de muitos artigos serem rejeitados ou mal interpretados.
Para te ajudar com isso, preparei um material prático e direto ao ponto:
🎁 E-book gratuito: Principais Análises Estatísticas — Quando e Como Usar
Neste guia visual, você vai aprender:
✅ Como identificar o tipo de análise ideal para cada tipo de variável e objetivo
✅ Quando usar testes como ANOVA, regressão, teste de comparação de médias, correlação e outros
✅ Como evitar erros comuns que distorcem seus resultados
✅ Dicas rápidas para interpretar os principais outputs
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Ao se inscrever no Data Science 360, você não leva apenas o conteúdo principal. Você recebe um conjunto completo de recursos práticos, suporte e ferramentas que aceleram sua evolução e aumentam suas chances de sucesso na ciência de dados.
Esses bônus foram pensados para resolver as principais dores de quem quer dominar análise de dados e se destacar de verdade — seja na academia, no mercado ou na ciência aplicada.
BÔNUS COMUNS (Mas poderosíssimos)
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Participe de um grupo ativo com pessoas que estão na mesma jornada que você. Tire dúvidas, compartilhe oportunidades, troque experiências e fortaleça sua rede.
Networking e suporte coletivo direto no seu bolso..
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♾ Acesso vitalício às gravações
Assista às aulas no seu ritmo, quantas vezes quiser. O conteúdo fica disponível para sempre, sem prazo de expiração.
Ideal para revisar temas complexos ou recomeçar quando precisar.
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Acelere sua prática com códigos prontos, comentados e prontos para aplicar em seus próprios projetos. Evite retrabalho e foque na análise, não na digitação.
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Exercite suas habilidades com dados reais e materiais complementares. Aprendizado baseado em desafios do mundo real.
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Comprove suas habilidades com um certificado digital de 156 horas, válido para o mercado e para progressão acadêmica.
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Tenha acesso a especialistas de diversas áreas — Agricultura, Saúde, Engenharia, Biologia, Negócios e mais — compartilhando experiências reais do mercado.
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⚙️ Treinamento em Ferramentas Profissionais
Aprenda Git, GitHub, Markdown e Jupyter Notebooks — ferramentas indispensáveis para versionamento, documentação e trabalho em equipe.
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📊 Módulo especial de visualização de dados
Crie dashboards e relatórios impactantes com Shiny (R), bibliotecas Python e Power BI gratuito.
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📝 Minicurso: Como Escrever um Artigo Científico de Qualidade
Aprenda a estrutura ideal (IMRaD), como montar argumentos baseados nos seus dados e estratégias para revisar e publicar com mais segurança.
🧾 Ideal para quem quer publicar em revistas de impacto, sem depender de revisores externos ou tradutores.
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Somando o valor desses bônus, você teria que investir facilmente mais de R$ 4.000,00 — e mesmo assim não teria acesso a tudo isso em um só lugar.
Aqui, você recebe tudo isso como parte do seu ingresso no Data Science 360.
Eles foram criados para facilitar sua jornada, acelerar resultados e te dar confiança para aplicar tudo o que aprender — com apoio, clareza e direção.
🚀 Agora é a sua vez. Clique no botão abaixo e comece com acesso imediato a todos esses bônus.
Quem está por trás do método Data Science 360?
Meu nome é Leonardo Peixoto, e há mais de 13 anos me dedico à análise de dados e experimentação científica — tanto em ambientes corporativos quanto acadêmicos.
Atualmente, sou Research Scientist III na Iowa State University, onde lidero as análises estatísticas do programa de melhoramento genético da soja, um dos mais relevantes dos Estados Unidos.
Minha trajetória inclui experiências em gigantes do setor agrícola:
✅ 3 anos como Data Scientist Specialist na Monsanto, conduzindo análises para toda a América Latina
✅ 1 ano como Data Scientist na Bayer, coordenando projetos de Breeding com foco em dados e estatística aplicada
Além disso, sou autor de mais de 50 artigos científicos e especialista em métodos que vão desde análises clássicas (como ANOVA e testes de médias) até técnicas avançadas como redes neurais artificiais.
📘 O que me move?
Acredito que todo pesquisador, profissional ou iniciante pode dominar a análise de dados — desde que tenha uma metodologia clara, prática e orientada à aplicação real.
Foi com esse propósito que criei o método RESULTA: uma abordagem que já ajudou mais de 200 alunos a destravarem sua produção científica e a dominarem estatística com mais confiança.
🔗 Quer conhecer mais sobre minha trajetória?
Para quem é o Data Science 360?
Esse método foi criado para atender a diferentes perfis de pessoas que querem dominar a análise de dados e transformar suas vidas profissionais. Veja se você se encaixa em um desses grupos:
Estudantes e Pesquisadores
Você está na graduação, no mestrado ou no doutorado e quer transformar sua pesquisa em dados de alto impacto, publicações científicas e oportunidades acadêmicas reais.
Iniciantes Absolutos
Nunca programou ou trabalhou com dados? Sem problemas. O método começa do zero e te guia passo a passo, mesmo que você não tenha nenhuma base técnica.
Profissionais que querem se reinventar
Você sente que está estagnado(a) profissionalmente, quer mudar de área, conquistar uma recolocação ou até começar seu próprio negócio na área de dados.
Pessoas que desejam mais liberdade e propósito
Você quer ganhar melhor, trabalhar de onde quiser e ter mais tempo para sua família — usando uma profissão em alta e com forte demanda no mercado.
Se você se identificou com pelo menos um desses perfis, o Data Science 360 foi feito para você.
Como o método RESULTA leva você da ideia à publicação com segurança científica?
Depois de mais de 12 anos atuando com análise de dados, experimentação e publicações científicas — em universidades e grandes empresas — percebi um padrão: a maioria dos pesquisadores, mesmo os mais esforçados, trava em etapas críticas da jornada científica.
Foi por isso que criei o método RESULTA — uma metodologia em 7 etapas que organiza todo o processo de pesquisa e análise de dados, da estruturação da pergunta científica à aceitação do artigo.
Esse é o caminho que eu mesmo utilizo nos meus projetos, e que já ajudou centenas de alunos a dominarem estatística aplicada, ganharem clareza nos seus experimentos e publicarem com muito mais segurança.
🔎 As 7 etapas do método RESULTA:
R – Roteiro Científico
Transforme ideias soltas em perguntas científicas fortes e bem formuladas, alinhadas ao impacto que você deseja gerar. Você vai aprender a definir objetivos e hipóteses com clareza, já pensando nos critérios de revistas científicas de alto nível.
E – Estrutura Experimental
Garanta a qualidade dos seus dados desde o início. Você vai aprender como executar o experimento com padrão e organização, usando checklists e procedimentos práticos que evitam perda de tempo e retrabalho.
S – Sistema de Coleta
Execução padronizada do experimento com foco na qualidade dos dados. O aluno recebe orientações práticas para garantir que a coleta de dados não comprometa o experimento. Inclui checklist, procedimentos e organização de campo.
U – Uso dos Dados
Antes de analisar, você precisa preparar. Aqui você vai limpar, organizar e explorar seus dados com segurança, tratando outliers, padronizando variáveis e aplicando estatísticas descritivas para compreender seus resultados.
L – Leitura Estatística
Nada de Ctrl+C Ctrl+V na estatística. Você vai aprender a escolher e aplicar a análise correta com embasamento, e interpretar os resultados com clareza científica — sem depender de fórmulas prontas ou de terceiros.
T – Texto Científico
Transforme dados em argumentos convincentes. Você vai aprender a estruturar seu artigo com lógica, clareza e linguagem científica, usando a estrutura IMRaD e técnicas de escrita estratégica para aumentar as chances de publicação.
A – Aceitação
Publique com mais estratégia e menos frustração. Você vai aprender como escolher a revista ideal, adaptar o texto ao escopo certo e aplicar técnicas de submissão que aumentam suas chances de aceitação.
O RESULTA é mais do que um método. É um mapa que te conduz com clareza, segurança e estratégia por todas as etapas da pesquisa científica. Do zero à publicação — com domínio estatístico, aplicação prática e confiança.
🚀 Pronto para aplicar um método comprovado e dominar a ciência de dados com propósito?
O que você vai aprender ao longo de 52 semanas
O Data Science 360 foi pensado para te guiar em uma jornada completa de aprendizado — do zero ao domínio avançado da análise de dados aplicada à pesquisa e ao mercado. Ao longo de 52 semanas, você vai construir, passo a passo, uma base sólida e prática, com aplicação real em projetos científicos e profissionais.
Veja como o conteúdo é estruturado:
Definição de objetivos e hipóteses claras e alinhadas ao impacto científico desejado
→ O aluno aprende a transformar uma ideia solta em uma pergunta científica forte, com hipóteses bem estruturadas e alinhadas com o escopo das revistas de alto impacto.
Planejamento robusto com delineamento estatístico adequado e variáveis bem definidas
→ Aqui ele evita os erros que mais sabotam um artigo: delineamento mal feito, repetições insuficientes e variáveis irrelevantes. Aprende a montar uma base sólida para gerar dados confiáveis.
Execução padronizada do experimento com foco na qualidade dos dados
→ O aluno recebe orientações práticas para garantir que a coleta de dados não comprometa o experimento. Inclui checklist, procedimentos e organização de campo.
- Introdução ao curso, instalação e configuração do R, RStudio e Python
- Estrutura e tipos de dados em R e Python
- Importação e exportação de dados (CSV, Excel, bancos de dados, APIs)
- Limpeza e manipulação de dados com dplyr, tidyr e pandas
- Estatística descritiva básica e visualização inicial
- Gráficos com ggplot2, seaborn e matplotlib
- Testes de normalidade e homogeneidade de variâncias
- Análise de correlação (Pearson, Spearman, Kendall)
- Análise de outlier
- Teste t (independente e pareado)
- ANOVA (one-way, two-way)
- Testes pós-ANOVA (Tukey, Duncan, Scott-Knott, Dunnett, Scheffé, SNK)
- Testes não paramétricos (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Friedman)
- Regressão linear simples
- Regressão linear múltipla
- Regressão polinomial e segmentada
- Diagnóstico e validação de modelos lineares
- Regressão logística
- Modelos lineares generalizados (Poisson, binomial, etc.)
- Modelos mistos (efeitos fixos e aleatórios)
- Análise de covariância (ANCOVA)
- Análise de Componentes Principais (PCA)
- Análise de agrupamento (K-means, hierárquico)
- Análise discriminante
- Introdução ao machine learning
- Regressão Ridge, Lasso e Elastic Net
- Árvores de decisão e Random Forest
- Support Vector Machines (SVM)
- Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
- Introdução a redes neurais
- Redes neurais profundas (Deep Learning)
- Aplicações em séries temporais
- Aplicações em classificação de imagens
- Introdução a séries temporais
- Modelos ARIMA, SARIMA e auto.arima
- Prophet e modelos baseados em machine learning
- Avaliação e comparação de modelos preditivos
- Automação de análises no R e Python
- Relatórios automatizados com RMarkdown e Jupyter Notebook
- Uso do Git e GitHub para versionamento
- Integração R-Python e APIs
- Dashboards no Shiny
- Dashboards no Streamlit (Python)
- Visualização no Power BI gratuito
- Design e storytelling com dados
- Escrita do artigo com lógica, clareza e estratégia de publicação
→ Estrutura IMRaD, escrita objetiva, argumentos com base nos dados e revisão científica. O aluno constrói um artigo pronto para enfrentar a banca das revistas.
📌 Ao final do programa, você terá:
✅ Domínio técnico em R e Python para análise estatística
✅ Capacidade de estruturar projetos científicos completos
✅ Experiência prática com modelos estatísticos e machine learning
✅ Um projeto final validado para apresentar em processos seletivos, eventos científicos ou ao mercado
🧠 Essa jornada é para quem quer se destacar na ciência de dados com base sólida, aplicação real e orientação contínua.
Módulos Extra
Este módulo visa ajudar os alunos a dar os primeiros passos dentro do mundo da automatização de análises no R. Aqui você aprenderá sobre condicionais, loop, família apply e desenvolvimento de funções.
Número de aulas: 9
Esse módulo visa ensinar ao aluno as principais funções para que ele possa desenvolver scripts mais eficientes, ou seja, que façam análises mais automáticas e mais rápidas.
Número de aulas: 12
Neste módulo vamos discutir conceitos básicos de machine learning, além de abordar a utilização do software weka. Assim, o participante aprenderá a instalar e configurar o software weka, aprender as ferramentas mais utilizadas para machine leanring dentro do software. Você aprenderá como montar o arquivo arff para ser utilizado no weka. Também será realizado um estudo de caso utilizando redes neurais artificiais. Além disso, será discutido 3 metodologias amplamente utilizadas em machine learning que são: árvore de decisão, random forest e máquina de vetor de suporte. Além disso, você aprenderá a selecionar a melhor metodologia para o seu arquivo de dados.
Número de aulas: 15
Veja o Que Está Acontecendo com Quem Já Aplicou o Método
Nada melhor do que ouvir de quem já viveu a transformação. Veja como pessoas de diferentes perfis — iniciantes, profissionais e estudantes — aplicaram o método e conquistaram resultados reais.
🕯️ Já parou para pensar no custo de não agir?
Você chegou até aqui porque algo dentro de você quer dar um próximo passo.
Talvez você esteja cansado de:
🔁 Tentar aprender estatística por conta própria, acumulando PDFs e vídeos soltos
❌ Ter medo de aplicar uma análise errada e comprometer seu projeto
⏳ Perder tempo com tentativas e erros em vez de avançar com clareza
🤯 Sentir que está sempre um passo atrás, mesmo se esforçando
E se daqui a 6 meses tudo continuar exatamente como está?
Quantas oportunidades você pode estar deixando passar por não dominar a análise dos seus próprios dados?
E se você, finalmente, tiver um método validado, com suporte, e começar a aplicar com confiança tudo o que aprendeu?
📊 Imagine:
- Apresentar um projeto bem estruturado com análises sólidas
- Ver seu artigo sendo aceito com elogios dos revisores
- Ser reconhecido como alguém que domina estatística aplicada
- Ter liberdade para explorar sua carreira com mais segurança
Nada disso é sorte. É decisão.
🚀 Você está a uma escolha de transformar sua relação com dados — e com sua carreira.
Vamos juntos?
❓ Ficou com alguma dúvida?
Aqui estão as respostas para as perguntas mais comuns sobre o Data Science 360. Se ainda tiver algo que não foi respondido, é só entrar em contato com nosso suporte!
Você terá acesso vitalício às gravações do curso. Isso significa que poderá assistir quando e quantas vezes quiser, sem prazo de expiração.
Verifique sua caixa de entrada e sua pasta de spam. O e-mail é enviado automaticamente pela Hotmart logo após a confirmação da compra. Caso não encontre, entre em contato com nosso suporte que te ajudamos rapidamente.
Acesse https://hotmart.com/login e tente redefinir sua senha. Se o problema persistir, fale com o suporte da Hotmart ou envie um e-mail para nossa equipe e te orientamos passo a passo.
Todos os materiais (scripts, datasets, PDFs, slides) ficam organizados dentro da área de membros da Hotmart, junto das aulas correspondentes. Assim, você pode baixar e acompanhar com facilidade.
Sim! O Data Science 360 foi pensado para quem não tem formação técnica em estatística, mas quer aplicar análise de dados com segurança. O método RESULTA te guia passo a passo com clareza e didática.
Com certeza. O curso começa do básico e evolui em camadas. Além disso, você contará com explicações práticas, exemplos reais, scripts prontos e suporte da comunidade. Você não estará sozinho.
Sim. Todas as aulas gravadas ficam disponíveis 24h por dia. Você pode estudar no seu ritmo, de acordo com a sua rotina, e reassistir sempre que quiser.
Sim! Você pode tirar dúvidas nas aulas ao vivo, na comunidade exclusiva no WhatsApp e pelo canal de suporte da plataforma. Sempre teremos alguém para te ajudar.
Você terá acesso imediato ao conteúdo assim que a compra for confirmada. A jornada principal é estruturada em 52 semanas, com liberação progressiva, mas os bônus e materiais complementares já ficam disponíveis.
Você pode acessar o curso de qualquer sistema operacional (Windows, macOS ou Linux). Para os scripts de R e Python, recomendamos que tenha RStudio e/ou Jupyter Notebook instalados, mas damos orientações para isso durante o curso.
Sim. Todos os scripts utilizados nas aulas serão disponibilizados para download, organizados por tema e com comentários para facilitar a aplicação no seu projeto.
As aulas ao vivo começam sempre na primeira semana de janeiro de cada ano. Mas você já pode acessar os conteúdos gravados imediatamente após a inscrição.
O dia e o horário das aulas ao vivo são definidos com os alunos durante a primeira semana de dezembro, para garantir que a maioria consiga participar ao vivo.
Sim, pode! Se você entrar após o início, poderá assistir aos módulos iniciais em formato gravado e seguir ao vivo nos módulos seguintes normalmente. Todo o conteúdo estará disponível para você.
Sim. O método RESULTA foi desenvolvido para ser aplicável em projetos acadêmicos e profissionais. Inclusive, muitos alunos já utilizaram o curso para estruturar seus TCCs, dissertações de mestrado, teses de doutorado e até projetos de análise em empresas. Você terá orientação para adaptar o conteúdo à sua realidade.
Sim! Ao concluir o programa, você receberá um certificado digital com carga horária de 156 horas, válido para progressão acadêmica e para comprovação de habilidades no mercado. É ideal para adicionar ao currículo, ao Lattes ou em processos seletivos.
Sim! Mesmo que você já use R, Python ou estatística no dia a dia, o curso vai te ajudar a estruturar melhor seus projetos, comunicar resultados com mais clareza e aplicar métodos científicos com mais segurança. Temos alunos que são analistas, pesquisadores e professores que usam o conteúdo para elevar a qualidade do trabalho que já fazem.
Se ainda tiver dúvidas, você pode nos enviar um e-mail ou perguntar diretamente no grupo da comunidade. Nosso time está pronto pra te ajudar.
🚀 Agora que está tudo claro, clique no botão abaixo e comece sua jornada com o método RESULTA.
🚀 Resumo rápido: O que você leva ao se inscrever no Data Science 360
Ao garantir sua vaga hoje, você terá acesso a uma jornada completa e comprovada para dominar análise de dados com segurança científica, mesmo que esteja começando do zero.
Veja o que você leva:
🎓 Acesso ao curso completo Data Science 360 — com 52 semanas de conteúdos aplicados, do básico ao avançado
📘 Método RESULTA — a metodologia em 7 etapas para transformar ideias em artigos publicados
📊 Domínio real de ferramentas como R, Python, Shiny, Power BI, Git, Jupyter e mais
📂 Materiais complementares, datasets reais e scripts prontos para aplicar em seus projetos
🧑🏫 Aulas ao vivo, comunidade no WhatsApp e suporte técnico e acadêmico contínuo
📑 Certificado de 156 horas válido para mercado e progressão acadêmica
🎁 Todos os bônus extras liberados — minicursos, palestras semanais, módulo de escrita científica e visualização de dados
💡 E o melhor: você pode começar agora mesmo com acesso vitalício às gravações.
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Ainda está na dúvida?
O método RESULTA simplesmente funciona. A prova disso são os milhares de alunos com resultados incríveis que tiveram suas vidas transformadas.
Mas se você ainda tem alguma dúvida, vou permitir que você experimente por 21 dias e, caso você não goste ou não veja nenhum resultado, basta me enviar um e-mail durante esse período e devolvo todo o valor que você pagou.
Além disso, eu te dou a garantia premium, que é uma garantia de 120 dias, em que, se você não conseguir realizar nenhum tipo de análise no R ou no Python dentro de 4 meses, eu me comprometo a devolver todo o seu dinheiro investido em dobro.
Ou seja, eu vou devolver os R$ 622,44 que você vai pagar no treinamento e vou colocar mais R$ 622,44 do meu bolso.
Mas para esta garantia você precisa cumprir 2 critérios: ter assistido a mais de 70% do curso e me apresentar pelo menos 1 projeto onde você está tentando rodar as análises.
O objetivo é adicionar valor real à sua vida, mostrando técnicas extremamente eficazes que levarão você a ser um profissional da análise de dados.
O único risco que você corre é estar aqui e se tornar um expert em análise de dados e ter sucesso. Simples assim!
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