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Capacitação em Análise Estatística e Ciência de Dados

A Live University escutou você e, por isso, a Ibramerc desenvolveu a capacitação definitiva para não só te preparar como torná-lo um Jedi em análise quantitativa de dados.

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SOBRE O PROGRAMA

Você sabia que o pensamento analítico, raciocínio lógico e resolução de problemas são competências essenciais necessárias para os profissionais até 2025? Porém, para desenvolver essas habilidades, uma robusta base de competência em estatística é mais que fundamental. Junte a isso a tendência das empresas em aplicar, cada dia mais, soluções de Big Data, Data Science, Inteligência Artificial, Data Mining e pronto: você tem em mãos a fórmula do sucesso que tornará seu conhecimento em estatística superior ao essencial.

Online - Ao Vivo

13 encontros
Segundas e Quartas-Feiras

19h30 - 22h30
Início:24/03/2025
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Sob Demanda
Diurno ou Noturno
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Um programa que faz toda a diferença

  • O Modo de pensar Quantitativamente

    • Pensar estatisticamente pressupõe enxergar o mundo de um forma diferente. No lugar de certezas, probabilidades. No lugar de convicções, margens de erros. Haja como um bom analista de dados através do modelo mental;
    • Desvio padrão e variância: dois conceitos que deveriam ser ensinados no ensino fundamental! Aprenda como funcionam as duas medidas de dispersão e e enxergue os cenários com as lentes da variabilidade;
    • Enxergando padrões no caos: crie representações gráficas através de distribuições de frequência e probabilidade;
    • Diferencie probabilidade e expectativa com propriedade e entenda a razão da Esperança Matemática se torna o parâmetro mais importante;
    • Bernoulli, binomial, geométrica, hipergeométrica e normal: as principais ferramentas que te darão o prazer em estudar distribuições de probabilidade;
    • Pensamento dedutivo, indutivo e abdutivo: aprenda em quais situações devemos utilizar cada uma das diferentes formas de pensar, evitando sua zona de conforto;
  • Trabalhando com Amostras

    • No mundo real, raramente temos acesso a todos os dados possíveis. Por isso, trabalhar com técnicas de amostragem é exatamente o que te fará reduzir o tempo e o custo sem perder qualidade!
    • Conheça os conceitos fundamentais de inferência estatística – amostra versus conclusões acerca da população;
    • Machine Learning já faz relação automaticamente com dados. Mas qual será sua relação com a Inferência estatística?
    • Técnicas de amostragem: calculando e selecionando a amostragem perfeita através dos 5 tipos de técnicas;

    • Distribuições amostrais como probabilidade: caracterize diversos valores de uma variável em uma população.

  • Apresentação de Dados Quantitativos

    • A Análise estatística não termina no resultado, viu? Saiba por que comunicar-se de forma eficaz é tão importante quanto aplicar o cálculo correto;
    • Por mais sofisticado que seja o método de análise, nunca devemos apresentá-lo em si (embora seja o que mais nos orgulhe). O que importa são as conclusões e recomendações! Aprenda os principais métodos para apresentação de dados numéricos e encante seu cliente;
    • Escolha como um experto no assunto o tipo de gráfico adequado para variáveis quantitativas;
    • Gráfico, tabela, ou nenhuma delas? Sem neura! Conosco você saberá imediatamente e sem complicações como escolher o método correto
  • Associações, Correlações e Regressões

    • Causalidade x correlação: Defina força e a direção do relacionamento entre variáveis e saiba qual mudança em uma variável indicará uma mudança em outra;
    • Que índices de correlação fáceis de calcular e extremamente úteis para o dia a dia? São dos coeficientes de Pearson e Spearmam que você precisa;
    • Regressão Linear múltipla: aprenda a analisar como as variáveis se relacionam e seus respectivos impactos em problemas de negócio.
  • Testes de Hipótese

    • A rotina do analista de dados: estabeleça hipóteses e teste-as! Aprenda as principais tarefas e atribuições do profissional que são importantes para o método de pensamento científico;
    • Quando você rejeita a hipótese nula verdadeira, qual erro comete? E quando a hipótese nula é falsa? Decifre essas e outras probabilidades através do conceito de erros tipo I e tipo II;
    • Interprete como ninguém os parâmetros do teste de hipótese: significância, p-value, intervalos de confiança;
    • Aprendeu bastante? Hora da prática! Aplicando os principais tipos de teste de hipótese;
    • Árvores de decisão como ferramenta fundamental para mapear possíveis resultados. As escolhas? Você quem toma!
  • O Modo de pensar Quantitativamente

    • Pensar estatisticamente pressupõe enxergar o mundo de um forma diferente. No lugar de certezas, probabilidades. No lugar de convicções, margens de erros. Haja como um bom analista de dados através do modelo mental;
    • Desvio padrão e variância: dois conceitos que deveriam ser ensinados no ensino fundamental! Aprenda como funcionam as duas medidas de dispersão e e enxergue os cenários com as lentes da variabilidade;
    • Enxergando padrões no caos: crie representações gráficas através de distribuições de frequência e probabilidade;
    • Diferencie probabilidade e expectativa com propriedade e entenda a razão da Esperança Matemática se torna o parâmetro mais importante;
    • Bernoulli, binomial, geométrica, hipergeométrica e normal: as principais ferramentas que te darão o prazer em estudar distribuições de probabilidade;
    • Pensamento dedutivo, indutivo e abdutivo: aprenda em quais situações devemos utilizar cada uma das diferentes formas de pensar, evitando sua zona de conforto;
  • Associações, Correlações e Regressões

    • Causalidade x correlação: Defina força e a direção do relacionamento entre variáveis e saiba qual mudança em uma variável indicará uma mudança em outra;
    • Que índices de correlação fáceis de calcular e extremamente úteis para o dia a dia? São dos coeficientes de Pearson e Spearmam que você precisa;
    • Regressão Linear múltipla: aprenda a analisar como as variáveis se relacionam e seus respectivos impactos em problemas de negócio.
  • Trabalhando com Amostras

    • No mundo real, raramente temos acesso a todos os dados possíveis. Por isso, trabalhar com técnicas de amostragem é exatamente o que te fará reduzir o tempo e o custo sem perder qualidade!
    • Conheça os conceitos fundamentais de inferência estatística – amostra versus conclusões acerca da população;
    • Machine Learning já faz relação automaticamente com dados. Mas qual será sua relação com a Inferência estatística?
    • Técnicas de amostragem: calculando e selecionando a amostragem perfeita através dos 5 tipos de técnicas;

    • Distribuições amostrais como probabilidade: caracterize diversos valores de uma variável em uma população.

  • Testes de Hipótese

    • A rotina do analista de dados: estabeleça hipóteses e teste-as! Aprenda as principais tarefas e atribuições do profissional que são importantes para o método de pensamento científico;
    • Quando você rejeita a hipótese nula verdadeira, qual erro comete? E quando a hipótese nula é falsa? Decifre essas e outras probabilidades através do conceito de erros tipo I e tipo II;
    • Interprete como ninguém os parâmetros do teste de hipótese: significância, p-value, intervalos de confiança;
    • Aprendeu bastante? Hora da prática! Aplicando os principais tipos de teste de hipótese;
    • Árvores de decisão como ferramenta fundamental para mapear possíveis resultados. As escolhas? Você quem toma!
  • Apresentação de Dados Quantitativos

    • A Análise estatística não termina no resultado, viu? Saiba por que comunicar-se de forma eficaz é tão importante quanto aplicar o cálculo correto;
    • Por mais sofisticado que seja o método de análise, nunca devemos apresentá-lo em si (embora seja o que mais nos orgulhe). O que importa são as conclusões e recomendações! Aprenda os principais métodos para apresentação de dados numéricos e encante seu cliente;
    • Escolha como um experto no assunto o tipo de gráfico adequado para variáveis quantitativas;
    • Gráfico, tabela, ou nenhuma delas? Sem neura! Conosco você saberá imediatamente e sem complicações como escolher o método correto

Reconhecimento Internacional

acreditação

A Live University possui Acreditação Internacional da ASIC (Accreditation Service for International Schools, Colleges, and Universities) com Status Premier devido às suas Áreas de Operação louváveis.

A acreditação ASIC é um padrão líder de qualidade e reconhecido globalmente em educação internacional. As instituições passam por um processo de avaliação externa imparcial e independente para confirmar que sua oferta atende a rigorosos padrões internacionalmente aceitos, abrangendo toda a administração, governança e oferta educacional. Alcançar a Acreditação ASIC demonstra aos alunos e partes interessadas que a instituição é uma provedora de educação de alta qualidade, que oferece experiências educacionais seguras e gratificantes e está comprometida com a melhoria contínua em toda a sua operação.

Sobre a ASIC: https://www.asic.org.uk/about/affiliations-credentials

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Nosso time de Professores

Felipe Mattana
Especialista em Estatística e Data Science
Felipe Sehnem Mattana
Luiz Elias
Especialista em Data Science
Luiz Elias
Caio Montagner
Especialista em Inteligência de Mercado
Caio Montagner
Daniela Benetti Pelagalo
Especialista em IM e Pesquisa de Mercado
Daniela Benetti
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