Descrição
Descrição do curso Análise Bayesiana de Dados com R
O curso Análise Bayesiana de Dados com R utiliza conceitos de probabilidade próximos do entendimento intuitivo popular, o que faz com que o seu aprendizado seja muito mais fácil e natural, se comparado aos métodos clássicos. Com isso a compreensão de procedimentos estatísticos é facilitada reduzindo a necessidade de memorizar equações e soluções algébricas.
São 8 horas de vídeo aulas, estudo de casos, atividades de fixação e material de apoio. Tudo orientado para aplicações práticas, tendo como referência fenômenos biológicos, com modelos estatísticos desenvolvidos no R Programming.
Objetivo do Curso
Ser um curso inicial, que forneça uma base sólida, para quem deseja trabalhar com Estatística Bayesiana.
Pré-requisitos
- Ter feito o Curso Probabilidade I, ou ter conhecimentos equivalentes.
- Ter conhecimentos básicos na linguagem de programação R (desejável, mas não é mandatório).
Para quem se destina
- Analistas de dados, que queiram aprender do zero análise bayesiana de dados, como uma alternativa aos métodos estatísticos clássicos.
- Pesquisadores e estudantes em geral.
- Cientistas de Dados.
Incluído no Curso
- 8 horas de vídeo aulas
- 10 Recursos para download (modelos no Excel)
- Acesso total vitalício
- Acesso no dispositivo móvel e desktop
- Certificado de conclusão
Condições de Pagamento*
Parcelamos em até 10x no cartão de crédito ou à vista no boleto bancário, pelo sistema PagSeguro.
Após realizado o pagamento o aluno terá até 7 dias para desistir do curso ou antes de concluir o primeiro módulo (o que vencer primeiro). Caso o aluno desista do curso será reembolsado em até 30 dias com o valor integral, menos 4% referente às taxas administrativas.
* Para alunos residentes fora do Brasil emitimos ordem de pagamento pelo sistema PayPal. Para mais informações enviar mensagem para financeiro@metodosexatos.com.br
Professor responsável
André L.M.F. Santos
Matemático/Estatístico com Mestrado em Eng. de Produção.
Profissional com mais de 20 anos de experiência no setor acadêmico e corporativo.
Atualmente, faz doutorado em Marketing, pesquisando métodos quantitativos para otimização de investimento em meios digitais.
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