Conheça o pacote de treinamentos que te ajudará a realizar análise exploratória de dados com R e Python

Do Zero ao PRO

4 cursos, 24 meses e mais de 100 horas de aulas online

Teoria e Prática

Todas as aulas contem atividades práticas

Códigos Prontos

Baixe os códigos e utilize em seu dia-a-dia

Laboratórios de R

Exercícios práticos para fixar o conhecimento de R

O que você receberá

Conheça a seguir todos os treinamentos do pacote que te fornecerá uma introdução ao mundo da análise exploratória de dados e aos modelos econométricos. Você conseguirá sair do zero até poder construir análises exploratórias de dados e testes de hipóteses usando uma linguagem de programação.

R para Análise de Dados

Nos últimos anos, o R se tornou bastante popular no Brasil. Com uma sintaxe simples, download fácil e gratuito, uma comunidade pujante e crescente, uma IDE bastante poderosa e inúmeros pacotes disponíveis para lidar com análise de dados, o R tem conquistado cada vez mais adeptos no país. De modo a ensinar os alunos a utilizar o R para análise de dados, propomos um curso que se divide em 8 seções onde o aluno percorrerá todo o processo de coleta, tratamento, análise e apresentação dos dados através dos pacotes tidyverse, os mais utilizados no mercado. Iremos desde a instalação de programas e pacotes, incluindo assim alunos que nunca programaram, até as ferramentas mais avançadas da linguagem para lidar com data science. Ao final do Curso, é esperado que os alunos tenham completo domínio da linguagem de forma a utilizá-la nas suas próprias análises de dados.

Estatística usando R e Python

O curso se dividirá em 13 seções agrupadas em três grandes áreas. Na primeira parte é vista uma introdução à exploração de dados, onde serão destrinchados conceitos estatísticos básicos. Na segunda parte será abordada a inferência estatística, enquanto na última parte serão introduzidos modelos estatísticos básicos. O diferencial do curso está na intensa aplicação do R e do Python em todas as seções do Curso. As aulas serão divididas entre aulas teóricas, com a discussão de conceitos estatísticos e aplicações em R e Python dos conceitos vistos. Além disso, também serão proopostos laboratórios para que os alunos pratiquem os conceitos vistos em ambas as linguagens. Espera-se que ao final do Curso o aluno esteja apto a aplicar estatísticas descritivas, análise exploratória de dados, inferência estatística e modelagem básica tanto em R quanto em Python.

Python para Análise de Dados

O objetivo do curso Python para Análise de Dados é o de apresentar as principais bibliotecas da linguagem Python voltadas para a coleta, tratamento e apresentação de dados.

Econometria usando R e Python

O objetivo do Curso é fornecer uma introdução completa à estimação do modelo de regressão linear via mínimos quadrados ordinários tanto em R quanto em Python. As 9 seções do Curso serão dividas em aulas teóricas, com a discussão de conceitos e definições e aulas aplicadas em R e Python, com exemplos dos conceitos vistos. Além disso, também serão propostos laboratórios para que os alunos possam praticar os conceitos vistos.

Vantagens de dominar análise de dados

Automatizar o acesso e a coleta a grandes bases de dados macroeconômicos

Automatizar a apresentação de relatórios e dashboards interativos

Aumentar a percepção de valor das suas entregas profissionais

Eliminar tarefas repetitivas do seu dia-a-dia através de códigos inteligentes

Professores da Formação

Vítor Wilher

Vítor Wilher

Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, especialista em Data Science pela Johns Hopkins University e um dos professores pioneiros na oferta de Cursos de R no Brasil. Seu curso de Introdução ao R teve mais de 30 turmas e formou milhares de alunos no país. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. Atualmente, é Sócio-fundador da Análise Macro e Palestrante.

Vítor Wilher

Vítor Wilher

Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, especialista em Data Science pela Johns Hopkins University e um dos professores pioneiros na oferta de Cursos de R no Brasil. Seu curso de Introdução ao R teve mais de 30 turmas e formou milhares de alunos no país. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. Atualmente, é Sócio-fundador da Análise Macro e Palestrante.

Ementa completa dos 04 treinamentos

R para Análise de Dados

1. Apresentação do R, do RStudio e do RMarkdown
2. Introdução ao mundo tidyverse
3. Importação de Dados
4. Tratamento de Dados
5. Visualização de Dados
6. Programando no R
7. Modelagem
8. Comunicando resultados

Python para Análise de Dados

1. Preparando o ambiente
2. Estruturas de Dados
3. Importação de Dados
4. Visualização de Dados
5. Ambientes Controlados
6. Análise Exploratória de Dados
7. Modelagem
8. Comunicando resultados

Estatística usando R e Python

1. Preparando o ambiente
2. Dados univariados
3. Dados bivariados
4. Dados multivariados
5. Gráficos multivariados
6. Populações
7. Inferência Estatística
8. Intervalos de confiança
9. Qualidade do ajuste
10. Regressão linear
11. Análise de variância
12. Modelos lineares generalizados e modelos não lineares

Econometria usando R e Python

1. Preparando o ambiente
2. Regressão linear simples
3. Regressão linear múltipla: estimação
4. Regressão linear múltipla: inferência
5. Regressão linear múltipla: OLS assintótico
6. Regressão linear múltipla: outros problemas
7. Regressão linear múltipla com variáveis qualitativas
8. Heterocedasticidade
9. Mais em especificações e problemas de dados

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Perguntas Frequentes

Quais são as formas de pagamento?

Você poderá realizar sua matrícula através de boleto bancário ou cartão de crédito, podendo parcelar em até 10x sem juros no cartão de crédito.

Posso fazer mesmo sem saber programar?

Esta oferta foi desenhada exatamente para as pessoas que nunca tiveram relação com linguagem de programação, mas desejam dar um upgrade na carreira.

Quanto tempo posso acessar o conteúdo?

Você terá até 24 meses para ver quantas vezes quiser os conteúdos dos cursos.

Como eu faço para tirar minhas dúvidas?

No próprio site há uma plataforma exclusiva para tirar dúvidas direto com nossa equipe o professor Vítor Wilher. Você estará sempre acompanhado durante sua jornada.