Aprenda a programar em R – Intermediário
Cursos Realizados (Aulas gravadas) Escola de Gestão, Economia e NegóciosÚltima Aula: 28/09/2021
carga horária: 10h
Data Science é uma crescente área multidisciplinar que faz uso intensivo de metodologias científicas por meio da junção entre matemática, computação, estatística e conhecimento de negócios. Isso faz do campo Data Science uma das mais importantes ferramentas para inovação dos tempos atuais. Atualmente, poder manipular dados é indispensável para as decisões de negócios. Entre uma de suas principais ferramentas está a linguagem R, que possui uma demanda crescente.
Dando continuidade ao seu programa de capacitação em Ciência de Dados e complementando o curso “Aprenda Data Science sem enrolação com Rstudio” o IDP disponibiliza um novo curso de R, dessa vez com o tema “Aprenda a programar em R – módulo intermediário”
Conheça as aulas:
Professor: Claudiomar Matias Rolim Filho
Horário: 19h às 21h
Professor: Lucas Toshiaki Archangelo Okado
Horário: 19h às 21h
Professora: Marina Cavalcante
Horário: 19h às 21h
Professor: Claudio Hamilton
Horário: 19h às 21h
Professor: Fernando Almeida Barbalho
Horário: 19h às 21h
CLAUDIOMAR MATIAS ROLIM FILHO
Claudiomar é mestre em Economia (UNB). Atualmente é pesquisador no IPEA e coordenador do grupo de estudos em Data Science do IDP.
Lucas Toshiaki Archangelo Okado
Lucas é Doutor em Ciência Política pela Universidade Federal do Paraná, foi visiting researcher no Center for the Study of Democracy na University of California, Irvine. Atualmente é professor visitante no Programa de Pós Graduação em Ciência Política na Universidade Federal de Goiás.
Claudio Hamilton
Cláudio é bacharel (IE-UFRJ, 1993), mestre (IE-UFRJ, 1998) e doutor (New School for Social Research, 2003) em Economia. Técnico de planejamento e pesquisa do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) desde 1997. Foi Coordenador de finanças públicas e Diretor de macroeconomia do IPEA por vários anos. Atualmente é coordenador de Política Macroeconômica do IPEA. Suas áreas de pesquisa são teoria macroeconômica, finanças públicas, ciência de dados e contas nacionais.
Marina Cavalcante
Marina Cavalcante é formada em Engenharia elétrica pela Universidade de Brasília (UnB), possui mestrado em Engenharia Elétrica com ênfase em identificação de sistemas pela UFMG, pós graduação em Engenheria de projetos clínicos pelo Instituto Israelita Albert Einstein, especialização em Ciência de Dados pelo MIT e em Mineração de Dados Complexos pela Unicamp. Desde 2014, Marina é engajada com pesquisas vinculadas a modelos matemáticos preditivos, bem como análise e visualização de dados. No momento, atua como analista de dados na Softex.
Fernando Almeida Barbalho
Fernando é Doutor em Administração pela UnB (2014) e auditor Federal de Finanças e Controle da Secretaria do Tesouro Nacional (STN). Pesquisa e desenvolve produtos que resultem em maior transparência do Setor Público brasileiro.
Estatística Introdutória aplicada ao R
Professor: Claudiomar Matias Rolim Filho
Horário: 19h às 21h
Modelos de Regressão Logística
Professor: Lucas Toshiaki Archangelo Okado
Horário: 19h às 21h
Manipulação de Dados I
Professora: Marina Cavalcante
Horário: 19h às 21h
Manipulação de Dados II
Professor: Claudio Hamilton
Horário: 19h às 21h
Introdução a clusterização
Professor: Fernando Almeida Barbalho
Horário: 19h às 21h
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