Curso de Estatística e Machine Learning com R e Python.

Curso: 23.043 Curso de Estatística e Machine Learning com R e Python

Carga horária: 16 h/a

Local: UTFPR Sede Centro, Laboratório de Estatística /Lenpe Sala CA-003

Vagas: 25

Inscrições: Até dia 13/09/2023

Período: 16/09, 23/09, 30/09 e 07/10/2023 (Sábados)

Horário: Das 09h00 às 13h00

Público alvo:

O curso é voltado para participantes que queiram entrar no mercado de trabalho ou avançar na pesquisa acadêmica.

Investimento: R$ 314,00 no boleto, ou parcelado (com juros) em até 3x no cartão.

Link para a Inscrição:

Ementa:

Primeiro Encontro: Noções de R e Python
– Operações Elementares;
– Vetores e Matrizes;
– Dataframes;
– Pacote dplyr;
– Pacote ggplot.

Segundo Encontro: Estatística
– Modelos Probabilísticos;
– Regressão Múltipla;
– Regressão Logística;
– Técnicas de Alisamento;
– Kmeans.

Terceiro Encontro: Machine Learning
– Árvores de Decisão;
– Random Forest;
– Regressão com k vizinhos mais próximos.

Quarto Encontro: Conhecimentos Avançados RStudio
– R Markdown;
– R Shiny.

Metodologia:

Exposições teóricas dos modelos e aplicações no R e Python.

Coordenador: Luiz Ledo Mota Melo Junior

E-mail: luizledo@utfpr.edu.br

Instrutor: Luiz Ledo Mota Melo Junior

Formado em Estatística pela UFPR (2004),

Mestrado em Estatística pela UFRJ (2008),

Doutorado em Engenharia Elétrica pela UTFPR.

Professor do Departamento Acadêmico de Estatística UTFPR

Maiores informações:

Divisão de Cursos de Extensão: UTFPR Sede Centro, Bloco J, Térreo

Horário de atendimento: Das 08h às 12h e das 13h às 17h

Observações:

O valor da inscrição será devolvido, descontadas as devidas taxas bancárias:

a) caso o curso seja cancelado;

b) a pedido do inscrito, desde que com ao menos 5 dias de antecedência da data inicial do curso, no valor correspondente a 80% da inscrição paga.

Solicitações com menos de 5 dias para o início do curso não serão reembolsadas.

– A emissão do certificado está condicionada:

a) a frequência mínima de 75% das aulas;

b) aproveitamento de 70% da avaliação, caso esteja prevista;

c) ao preenchimento da Avaliação do Curso pelo Discente, enviada por e-mail na data da última aula prevista.