Software R: do zero ao infinito

O MAIOR evento online promovido pela eac em 2020 com TRANSMISSÃO para brasil e exterior
de 07 a 11 de DEZEMBRO das 08 as 18 horas
40 horas de duração com certificado

O curso completo ensinando a utilizar o software R para analizar as principais metodologias estatísticas de estatística experimental, analise multivariada, modelos de regressão, modelos mistos e inteligência artificial.

Facilidades e Vantagens em estudar com a gente

Este curso visa ensinar o participante á utilizar o R desde conceitos básicos tais como instalação de pacotes, importar e exportar dados, operações básicas, até análises mais robustas tais como modelos de regressão, análise multivariada, modelos mistos e inteligência artificial. Este é um curso prático, onde o participante receberá mais de 100 scripts contendo mais de 30000 linhas de códigos, onde tudo será explicado detalhadamente durante o curso. O objetivo é passar por todas as etapas da análise de dados, desde análises descritivas, análises exploratórias, análises preditivas, resultados gráficos, entre outros.

PREÇO EXCLUSIVO POR TEMPO LIMITADO
Valor do curso R$ 800,00
Super PROMOÇÃO – por Apenas R$ 600,00
ou em até 10x no cartão sem juros

VOCÊ TERÁ ACESSO ÀS AULAS EM NOSSA SALA DE AULA VIRTUAL, 24 HORAS POR DIA. EM NOSSAS AULAS, VOCÊ APRENDE EXCEL NO SEU RITMO, E QUALQUER DÚVIDA QUE VENHA A TER, PODERÁ ENVIAR MENSAGEM PARA O PROFESSOR COM SUA QUESTÃO, QUE EM ATÉ 24 HORAS SERÁ RESPONDIDA.
COMO ALUNO, VOCÊ TERÁ ACESSO A DOWNLOADS EXCLUSIVOS DE MANUAIS, R SCRIPTS E PLANILHAS DE DADOS, EXERCITANDO AS FERRAMENTAS E TÉCNICAS ADQUIRIDAS NO CURSO.

Conteúdo

DIA 07 DE DEZEMBRO
Das 08 as 12 horas
1 – Introdução ao software R
1.1 – Instalação do R
1.2 – Pacotes, help, criação de scripts e símbolos no R
1.3 – Criação de objetos no R
1.4 – Indexação no R
1.5 – Funções básicas do R
1.6 – Manipulação de dados no R

Das 14 as 18 horas
2 – Estatística experimental no software R
2.1 – Estatística descritiva
2.2 – Teste de homogeneidade e normalidade de variância e remoção de outlier
2.3 – Delineamento inteiramente casualizado (DIC)
2.4 – Delineamento de blocos ao acaso (DBC)
2.5 – Arranjo fatorial
2.6 – Experimento hierárquico
2.7 – Parcelas subdivididas

DIA 08 DE DEZEMBRO
Das 08 as 12 horas
2 – Estatística experimental no software R
2.8 – DBC com informação dentro de parcelas
2.9 – Fatorial triplo em DIC
2.10 – Fatorial triplo em DBC
2.11 – Fatorial duplo com 1 testemunha adicional
2.12 – Fatorial duplo com k testemunhas adicionais
2.13 – Experimento em DIC com parcelas subsubdivididas
2.14 – Experimento em DBC com parcelas subsubdivididas

Das 14 as 18 horas
3 – Estatística experimental no software R – experimentos com parcelas perdidas
3.1 – DIC
3.2 – DBC
3.3 – DIC com covariável
3.4 – DBC com covariável
3.5 – Fatorial duplo
3.6 – Parcelas subdivididas

DIA 09 DE DEZEMBRO
Das 08 as 12 horas
4 – Modelos de regressão
4.1 – Regressão linear
4.2 – Regressão múltipla
4.3 – Seleção de modelos

Das 14 as 18 horas
5 – Modelos mistos
5.1 – Analisando experimentos com um fator aleatório em DIC
5.2 – Analisando experimentos com um fator aleatório em DBC
5.3 – Analisando experimentos com um fator fixo (tratamento) e um fator aleatório (local ou ano) em DIC
5.4 – Analisando experimentos com um fator fixo (tratamento) e um fator aleatório (local ou ano) em DBC
5.5 – Analisando experimentos com um fator fixo (local ou ano) e um fator aleatório (tratamento) em DIC
5.6 – Analisando experimentos com um fator fixo (local ou ano) e um fator aleatório (tratamento) em DBC
5.7 – Analisando experimentos com dois fatores aleatórios em DIC
5.8 – Analisando experimentos com dois fatores aleatórios em DBC

DIA 10 DE DEZEMBRO
Das 08 as 12 horas
6 – Análise multivariada
6.1 – Análise de agrupamento

Das 14 as 18 horas
6 – Análise multivariada
6.2 – Componentes principais
6.3 – Análise de fatores
6.4 – Análise discriminante

DIA 11 DE DEZEMBRO
Das 08 as 12 horas
7 – Inteligência artificial
7.1 – Random forest
7.2 – Redes neurais

Das 14 as 18 horas
8 – Noções de programação
8.1 – If, else, e else if
8.2 – ifelse
8.3 – within
8.4 – gsub
8.5 – with
8.6 – by


Conheça mais o professor

Leonardo de Azevedo Peixoto

Diretor da EAC

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. 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.

SATISFAÇÃO GARANTIDA OU SEU DINHEIRO DE VOLTA!

Garantia 7 Dias

Se por qualquer motivo você não se adequar com o método/curso, você pode solicitar o seu reembolso. Eu faço isso pois o curso é muito completo, confio no método, e tenho muito respeito pelos meus clientes e alunos, tenho certeza que você vai aprender muito, como nunca aprendeu antes em outro curso.

E se eu fizer minha inscrição hoje, ganho algum bônus??
A resposta é SIMMMMM. Se você se inscrever agora você ganhará de BÔNUS 12 aulas ensinando como usar as 100 funções mais utilizadas no R

PERGUNTAS FREQUENTES!

1 – Por quanto tempo o conteúdo do curso ficará disponível?
Você poderá acessar o conteúdo do curso sempre que quiser por 2 meses.

2 – Pode baixar as aulas?
Não, as aulas são protegidas para evitar fraudes e pirataria.

3 – Qual sistema operacional eu preciso utilizar?
O software R pode ser utilizado nos sistemas operacionais Windows, ubuntu e IOS.

4 – Eu terei acesso a todos os scripts utilizados no curso?
Sim. Todo material utilizado durante o curso será disponibilizado para o estudante.

5 – Se eu tiver dúvidas em relação a algum procedimento no curso, eu tenho algum tipo de suporte?
Sim. Você poderá nos acessar via whatsApp ou via e-mail (contatoeac1@gmail.com. Se não conseguirmos solucionar sua dúvida por meio destes veículos de comunicação, nós marcaremos uma videoconferência para solucionar o problema.

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