Descrição do curso Processos Estocásticos

Este curso Processo Estocásticos apresenta de forma didática o aprendizado da estatística em vários níveis – do básico ao avançado. Evitando demonstrações desnecessárias, a explanação evolui de forma natural e gradativa entre as seções. Assim, é dada relevância e propriedade aos dados reais e modelos desenvolvidos com auxílio dos softwares R e Excel.

Objetivo do curso Processos Estocásticos

O objetivo deste curso é familiarizar os alunos alunos com os aspectos formais da Teoria de Processos Estocásticos. Junto com a demonstração teórica buscamos mostrar como relacionar conceitos com aplicações práticas.

Público Alvo

Qualquer pessoa que queira aprender técnicas estatísticas probabilísticas e que possuam conhecimento em Estatística Descritiva e Planejamento Estatístico e Computação Científica com R.

Metodologia e Organização do Conteúdo

Em cada seção apresentamos a teoria seguida de exemplos e incluímos as atividades e estudos de casos na parte final de cada módulo. Por meio de vídeo aulas, todas as atividades procuram ilustrar os diversos argumentos e técnicas estudadas.

Recursos e Suporte

Para desenvolvimento das atividades será adotado a linguagem de programação R e o Excel. Enquanto estiver realizando as atividades o aluno terá suporte do professor e da equipe para tirar dúvidas. Também terá os canais de comunicação, por exemplo, chats, e-mail e grupos de estudo.

Duração do curso Processos Estocásticos

O curso é vitalício, assim não há prazo estipulado para o aluno terminar. Ao finalizar o curso ficará disponível para consultas e poderá refazer quantas vezes for necessário. Sempre que houver atualizações o aluno será notificado e poderá assistir as aulas sem custo adicional.

Avaliação e Certificação

Acreditamos que a melhor maneira de avaliar um aluno é de forma progressiva, dando-lhe condições de adquirir o conhecimento de forma progressiva. Assim, para obter o certificado digital de conclusão o aluno deve ter concluído 90% ou mais das atividades.

Conteúdo Programático Resumido

• Módulo I – Introdução aos Processos Estocásticos
• Módulo II – Cadeias de Markov I
• Módulo III – Cadeias de Markov II
• Módulo IV – Processos de Ramificação
• Módulo V – Monte Carlo
• Módulo VI – Processo Poisson
• Módulo VII – Cadeias de Markov III
• Módulo VIII – Movimento Browniano
• Módulo IX – Introdução ao Cálculo Estocástico

Professor responsável

André Santos

Matemático/Estatístico, doutorando em Administração de Empresas e Mestre em Engenharia de Produção. Possui especializações Lato Sensu em Estatística Aplicada, Finanças e Banking, Administração e Marketing Esportivo, Inteligência Competitiva, Comunicação em Redes Sociais e Graduação em Matemática, Ciências (Física, Biologia, Geologia, Química) e Estatística.

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