Aprenda como explorar o poder dos dados para impulsionar seus lucros e se destacar no mercado
Graduação, Mestrado e Doutorado que desejam desenvolver sua pesquisa
Quem deseja começar o aprendizado em analise de dados mesmo sem nenhum conhecimento prévio
Profissionais de outra área que desejam mudar de carreira
Pessoas que não estão conseguindo se encaixar no mercado de análise
Profissionais que desejam abrir seu próprio negócio
Pessoas que querem ter mais tempo com a família trabalhando menos e ganhando mais
Pessoas que querem ter liberdade geográfica trabalhando de onde quiser
Pessoas que não estão satisfeitas com o salário que ganham
Identificar o problema de forma correta é o primeiro passo para o sucesso. Um erro nesta etapa é fatal e vai afetar todas as outras etapas. Nesta etapa, você pode facilmente atuar como consultor indicando a melhor forma para se definir o objetivo dos experimentos.
Esta etapa é a mais importante para o sucesso do experimento e ela é formada por 5 fases: Escolha do delineamento experimental, escolha dos tratamentos, escolha da área experimental, definição do número de repetições e definição das variáveis a serem analisadas no experimento.
Aqui você pode atuar como consultor, e também fazer a chamada power analysis para definir o número correto de repetições do experimento, e consequentemente agregar valor à sua prestação e serviço.
Esta etapa consiste em seguir tudo que foi definido na etapa anterior. Ela é composta por duas fases principais: a condução do experimento e a coleta de dados. A sua atuação nesta etapa pode ocorrer através de consultorias para garantir que o experimento será bem conduzido e os dados coletados de forma correta. Você pode até fazer visitas nas áreas experimentais como forma de agregar valor ao seu trabalho.
Esta etapa consiste em garantir que todos os dados que passarem para a etapa da análise dos dados tenham qualidade. Dados de baixa qualidade deve ser eliminados. Talvez esta seja a etapa mais fácil para você ganhar dinheiro, pois aqui você pode atuar organizando base de dados.
Este serviço é caro, pois requer muita atenção de quem o faz. Porém ele não é difícil. Além disso, você pode agregar ao seu trabalho as análises de identificação e remoção de outliers, imputação e padronização de dados.
Nesta etapa você vai escolher as melhores metodologias estatísticas para explicar o objetivo do experimento. Agora é a hora de aprender analisar dados.
É aqui que fica grande parte do dinheiro investido por empresas e por pessoas que precisam finalizar análises de projetos de pesquisa.
Sua atuação nesta etapa pode ser muito ampla: você pode dar consultoria indicando quais análises são mais apropriadas para o objetivo proposto, ou pode analisar os dados fazendo um pacote completo para seu cliente.
Várias empresas procuram serviços terceirizados para fazer as análises de dados, pois é mais barato do que pagar um funcionário para isto.
Esta etapa consiste em transformar os resultados em gráficos e tabelas onde qualquer pessoa possa entender o que você fez e quais conclusões você chegou.
Esta é a etapa que ficará marcada na história. Como é aqui que está tudo que será mostrado a sociedade, aqui também é onde você pode agregar muito valor a sua prestação de serviços.
Uma vez que você aprende a fazer gráficos de qualidade você poderá vende-los a seus clientes por valores bem altos, porque são pouquíssimas as pessoas que sabem fazê-los.
Que tal você ajudar aqueles que têm dúvidas sobre como montar um experimento? Hoje o valor de uma consultoria varia de R$50,00 até R$200,00 a hora.
E se você der dicas valiosas a outros profissionais que não sabem como analisar dados? Nesta mentoria você também pode cobrar de R$50,00 a R$200,00 por hora dependendo do grau de dificuldade do assunto. Aqui você pode atuar como consultor, e também fazer a chamada power analysis para definir o número correto de repetições do experimento, e consequentemente agregar valor à sua prestação e serviço.
Muitos profissionais não têm tempo para organizar as planilhas de dados antes de rodar as análises. Já pensou se você fizesse isso? Hoje eu cobro de R$200,00 a R$1000,00 por planilha dependendo do número de linhas e de colunas que precisam ser organizadas.
Vários profissionais, por falta de tempo, preferem pagar para alguém fazer as análises deles. Olha que oportunidade para você!!! Essas análises podem variar de R$300,00 a R$2000,00 por projeto dependendo do grau de dificuldade e do número de análises.
Poucas pessoas sabem usar o R ou o Python para fazer gráficos de qualidade. Que tal lucrar muito neste mercado? Cada gráfico pode custar de R$200,00 até R$400,00.
Muitas empresas preferem terceirizar as análises de dados, porque sai mais barato por conta dos encargos com um funcionário e pela dificuldade em achar profissional capacitado no mercado que queiram morar na região onde elas atuam. Contratos com empresas podem ser duradouros e terem um ganho variando entre R$3000,00 até R$6000,00 por mês.
Neste módulo você vai aprender aa primeira etapa do ciclo do experimento que é como definir o objetivo correto para sua realidade de experimentos, ou seja, sempre focar em fatores como recurso humano, recurso financeiro e tempo de execução, entre outros.
Número de aulas: 9
Neste módulo vamos iniciar o estudo da segunda etapa do ciclo do experimento e vamos discutir uma das fases mais importantes dentro desta etapa que é a escolha da área experimental. Existem um número muito grande de fatores que devem ser considerados nesta escolha.
Número de aulas: 6
Neste módulo vamos discutir sobre os 3 princípios básicos da experimentação que são de extrema importância para a elaboração, condução e análise correta do experimento.
Número de aulas: 6
Neste módulo vamos discutir sobre os 3 principais delineamentos experimentais que são delineamento inteiramente casualizado, delineamento em blocos casualizados e delineamento em quadrado latino.
Número de aulas: 6
Neste módulo vamos conversar sobre os principais tipos de arranjos experimentais que são: arranjo fatorial, parcela subdividida, experimento hierárquico e análise conjunta.
Número de aulas: 8
Neste módulo você vai aprender alguns tipos de experimentos utilizados por grandes empresas tais como experimentos em faixa, experimentos em blocos aumentados e látice.
Número de aulas: 6
Neste módulo você vai aprender sobre como escolher os tratamentos certos baseados no seu objetivo.
Número de aulas: 7
Este módulo tem o objetivo de iniciar o estudante no maravilhoso e grandioso mundo chamado R que é o software mais utilizado no mundo para análise de dados. Neste módulo o aluno aprenderá noções básicas tais como instalação, criação e identificação de objetivos, importação e exportação de dados, operações básicas, noções de gráficos, noções de estatística experimental, e noções de regressão. Ao final do módulo o aluno estará apto a rodar análises básicas no R tais como ANOVA, teste de comparações de médias e regressão linear.
Número de aulas: 15
Neste módulo você vai aprender a como definir o número de repetições de um experimento baseando-se em análise estatística conhecida como power analysis.
Número de aulas: 7
Neste módulo vamos discutir sobre como definir as variáveis que devem ser analisadas no experimento baseado no seu objetivo.
Número de aulas: 9
Neste módulo vamos iniciar a etapa 3 do ciclo do experimento e você vai aprender vários pontos chave que devemos considerar na condução dos experimentos.
Número de aulas: 7
Neste módulo será ensinado tudo sobre coleta de dados e pontos a serem considerados para evitar erros durante esta etapa, visto que qualquer erro nesta etapa impacta negativamente a análise e interpretação dos dados.
Número de aulas: 10
Neste módulo vamos estudar a etapa 4 do ciclo do experimento e vamos discutir todas as pré-análises que antecedem a análise dos dados que são: identificação e remoção de outliers, imputação de dados, padronização de dados e seleção de variáveis.
Número de aulas: 16
Neste módulo vamos iniciar o estudo da etapa 5 do ciclo do experimento e vamos abordar sobre os principais testes de comparação de médias que são Tukey, Duncan, Scott-Knott, intervalo de confiança, entre outros.
Número de aulas: 5
Neste módulo será discutido a base teórica das principais análises abordadas neste curso tais como: Estatística descritiva, DIC, DBC, correlação, regressão, esquemas experimentais, anova para dados desbalanceados e anova conjunta.
Número de aulas: 12
Este Módulo visa ensinar o aluno a utilizar o R para rodar análises básicas de experimentação tais como, teste de normalidade e homogeneidade de variâncias, anova, teste de comparação de médias e modelos básicos de regressão. Este é um módulo prático, onde são mostradas as funções do R para rodar as análises mencionadas acima, e como interpretar os resultados obtidos.
Número de aulas: 20
Este módulo tem por objetivo ensinar o aluno a rodar e analisar diversos tipos de experimentos complexos utilizando o software R. Os experimentos que serão abordados são: DBC com informação dentro de parcela, fatorial triplo em DIC e DBC, fatorial quadruplo em DIC e DBC, fatorial com 1 testemunha adicional em DIC e DBC, fatorial com k testemunhas adicionais em DIC e DBC, e parcelas subsubdivididas em DIC e DBC.
Número de aulas: 16
Este módulo tem por objetivo ensinar o aluno a rodar e analisar diversos tipos de experimentos desbalanceados utilizando o software R. Serão abordados aqui experimentos desbalanceados em DIC, DBC, DQL, DIC com covariável, DBC com covariável, blocos aumentados, fatorial duplo em DIC, DBC e DQL, parcelas subdidviddas em DIC e DBC. Para esse módulo utilizaremos o pacote easyanova do R, um dos pacotes mais completos para rodar análise de variância e teste de comparação de média que o R possui.
Número de aulas: 16
Este módulo visa ensinar o aluno a utilizar o R para rodar análises de experimentos com medidas repetidas. O objetivo é passar por todas as etapas da análise de dados com medidas repetidas, desde a criação de um arquivo (simulação de dados), interpretação dos resultados inicias (análise gráfica, teste de normalidade, teste de homogeneidade de variância), utilização de modelos mistos através dos pacotes lme, lmer e glmmTBM, interpretação dos resultados, escolhas de modelos, entre outros assuntos.
Número de aulas: 17
Este módulo visa ensinar o participante á rodas análises de modelos mistos utilizando o R. O objetivo é mostrar quais análises devem ser realizadas quando se considera um efeito como fixo (anova, teste de comparação de médias via lsmeans, análise de contraste) ou como aleatório (herdabilidade, diferencial de seleção, ganho de seleção e BLUP). O principal é que você vaia prender a interpretar os resultados obtidos com estas análises.
Número de aulas: 16
Neste módulo vamos discutir inúmeras análises relacionadas a modelos de regressão linear. Os seguintes temas serão abordados durante o curso: análise de correlação, linearidade entre variáveis, teste de normalidade, ajuste de resíduo de modelos, modelos de regressão linear simples, modelos de regressão linear múltipla, seleção de modelos e modelos lineares mistos.
Número de aulas: 17
Neste módulo vamos discutir inúmeros modelos avançados de regressão linear. Serão discutidos os modelos que utilizamos para analisar variáveis que não possuem distribuição normal tais como variáveis de contagem, probabilidade, proporção, multicategóricas, entre outras.
Número de aulas: 16
Neste curso você vai aprender a parte teórica das principais metodologias multivariadas tais como: Componentes principais, variáveis canônicas, rede de correlações, correlações canônicas, análise de agrupamento e análise de trilha.
Além disso, você vai aprender como analisar e interpretar todos os tipos análise de correlação utilizando o software R, tais como: correlação de Pearson e Spearman, rede de correlação e outros dispositivos gráficos para mostrar correlação, correlações canônicas, correlação parcial, análise de correspondência e análise de trilha. Você também vai aprender o como analisar e interpretar os métodos mais avançados de análise multivariada utilizando o software R que são: análise de componentes principais, análise de agrupamento, análise de fatores e análise discriminante.
Número de aulas: 24
Neste módulo você vai aprender as principais metodologias de machine learning existentes tais como knn, naive bayes, árvore de classificação, randon forest, regressão log´sitica, regressão GAM, gradient boost machine, entre outros. Além disso, você vai aprender manipulação de variáveis e sintonização de hiper-parâmetros, técnicas que vão fazer a performance do modelo de ML melhorar acentuadamente.
Número de aulas: 56
Esse módulo você vai começar a estudar a última etapa do ciclo do experimento e você vai aprender como elaborar os principais gráficos disponíveis no R. Ao término do módulo, você estará apto a entregar resultados impactantes dentro da empresa que você trabalha ou para o seu cliente.
Número de aulas: 23
Este módulo visa ajudar o aluno a desenvolver e aprimorar suas habilidades de escrita cientifica, tornando a escrita mais rápida e simples para que o aluno possa publicar seus artigos em revistas de alto fator de impacto e fazer relatórios de qualidade.
Número de aulas: 11
Neste módulo eu vou desenvolver suas habilidades em montar apresentações objetivas e claras para serem apresentadas dentro de reuniões em empresas privadas ou mesmo em seminários e workshops.
Número de aulas: 31
Neste módulo você vai aprender sobre como utilizar os resultados do experimento anterior para definir os objetivos do próximo experimento e assim dar seguimento ao ciclo do experimento.
Número de aulas: 5
Você poderá acessar o conteúdo do curso sempre que quiser por 1 ano.
Se você não recebeu nenhum e-mail da Hotmart com o link de acesso envie um e-mail para contatoeac1@gmail.com solicitando o reenvio do link.
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O material fica localizado abaixo da aula dentro da plataforma Hotmart. Caso não consiga encontrar entre em contato conosco.
Um dos grandes diferenciais deste curso é a sua praticidade e facilidade de aplicar todos os conceitos na área que você trabalha. Desta forma, não importa se você é engenheiro, médico, biólogo, agrônomo, ou qualquer outra área, o método CE vai funcionar para o seu experimento.
Toda a parte de análise de dados é explicada de um forma muito simples e que pode ser aprendida por qualquer pessoa, mesmo que ela não seja amante dos números. O grande foco é saber interpretar os resultados, pois para as análises temos softwares incríveis que as fazem.
Sim. Como as aulas são gravadas você pode assistir quando e quantas vezes quiser. Pode pausar a aula e assistir no seu ritmo.
O mesmo acontece com as mentorias. Nós fazemos a gravação e disponibilizamos na plataforma.
Sim. Todas as mentorias serão gravadas e disponibilizadas dentro da plataforma Hotmart.
As aulas serão liberadas imediatamente após o pagamento
O Software R pode ser utilizado nos sistemas operacionais Windows, Linux e macOS.
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.
As mentorias acontecem quinzenalmente às quintas-feiras das 13 às 15h (horário de Brasília).
Sim. Todas as mentorias serão gravadas e disponibilizadas dentro da plataforma Hotmart.
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