{"id":3462,"date":"2026-04-10T15:22:57","date_gmt":"2026-04-10T18:22:57","guid":{"rendered":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/cursosdeextensao\/?p=3462"},"modified":"2026-04-16T15:05:35","modified_gmt":"2026-04-16T18:05:35","slug":"estatistica-e-machine-learning-para-aplicacoes-reais-modulo-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/utfpr.curitiba.br\/cursosdeextensao\/estatistica-e-machine-learning-para-aplicacoes-reais-modulo-ii\/","title":{"rendered":"Estat\u00edstica e Machine Learning para Aplica\u00e7\u00f5es Reais- M\u00f3dulo II"},"content":{"rendered":"\n

Curso:<\/strong>\u00a026.010 Curso de Estat\u00edstica e Machine Learning para Aplica\u00e7\u00f5es Reais- M\u00f3dulo II<\/p>\n\n\n\n

Carga hor\u00e1ria:<\/strong> 8 h<\/p>\n\n\n\n

Local:<\/strong> Aulas online em tempo real, via Google Meet.<\/p>\n\n\n\n

Vagas:<\/strong> 20<\/p>\n\n\n\n

Inscri\u00e7\u00f5es:<\/strong> At\u00e9 25\/06\/2026.<\/p>\n\n\n\n

Per\u00edodo:<\/strong> 27\/06 e 04\/07\/2026 (S\u00e1bados)<\/p>\n\n\n\n

Hor\u00e1rio:<\/strong> Das 09h00 \u00e0s 13h00<\/p>\n\n\n\n

Link para a inscri\u00e7\u00e3o:<\/strong>\u00a0<\/p>\n\n\n\n

https:\/\/funtefpr.conveniar.com.br\/Eventos\/Forms\/Servicos\/EventoDados.aspx?action=2179<\/a><\/p>\n\n\n\n

P\u00fablico alvo: <\/strong>O curso Estat\u00edstica e Machine Learning para Aplica\u00e7\u00f5es Reais \u00e9 voltado para qualquer pessoa interessada em aprender a aplicar conceitos estat\u00edsticos e t\u00e9cnicas de machine learning em problemas do mundo real, tanto no mercado de trabalho quanto na pesquisa cient\u00edfica. N\u00e3o \u00e9 exigido nenhum conhecimento pr\u00e9vio em programa\u00e7\u00e3o, estat\u00edstica ou matem\u00e1tica avan\u00e7ada. O curso foi desenvolvido para que iniciantes possam acompanhar e absorver os conte\u00fados, ao mesmo tempo em que oferece aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas e relevantes que s\u00e3o \u00fateis para profissionais de diversas \u00e1reas, como administra\u00e7\u00e3o, engenharia, sa\u00fade, economia, marketing, ci\u00eancia de dados e pesquisa acad\u00eamica. O p\u00fablico-alvo inclui estudantes, profissionais, pesquisadores ou qualquer pessoa que queira desenvolver habilidades anal\u00edticas e quantitativas, compreender modelos estat\u00edsticos e de aprendizado de m\u00e1quina, interpretar resultados e tomar decis\u00f5es baseadas em dados.<\/p>\n\n\n\n

Investimento:<\/strong> R$ 258,77 no boleto, ou parcelado (com juros) em at\u00e9 3x no cart\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00e9-requisitos exigidos:<\/strong> N\u00e3o s\u00e3o exigidos pr\u00e9-requisitos para participa\u00e7\u00e3o no curso Estat\u00edstica e Machine Learning para Aplica\u00e7\u00f5es Reais. O curso foi planejado para que qualquer pessoa interessada possa acompanhar, independentemente de experi\u00eancia pr\u00e9via em estat\u00edstica, programa\u00e7\u00e3o, matem\u00e1tica ou ci\u00eancia de dados.<\/p>\n\n\n\n

Os conte\u00fados ser\u00e3o apresentados de forma acess\u00edvel, com \u00eanfase em conceitos, aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas e interpreta\u00e7\u00e3o de resultados, garantindo que iniciantes possam aprender e aplicar os modelos, ao mesmo tempo em que participantes com alguma experi\u00eancia possam aprofundar suas compet\u00eancias anal\u00edticas.<\/p>\n\n\n\n

Ementa:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

27\/06\/2026<\/p>\n\n\n\n

Bloco 1 Modelos Baseados em \u00c1rvores (2h)<\/p>\n\n\n\n

-\u00c1rvores de decis\u00e3o: interpreta\u00e7\u00e3o, regras e segmenta\u00e7\u00e3o<\/p>\n\n\n\n

-Random Forest: redu\u00e7\u00e3o de vari\u00e2ncia e import\u00e2ncia de vari\u00e1veis<\/p>\n\n\n\n

-Aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas em classifica\u00e7\u00e3o e previs\u00e3o<\/p>\n\n\n\n

Bloco 2 M\u00e9todos de Classifica\u00e7\u00e3o Cl\u00e1ssicos (2h)<\/p>\n\n\n\n

-K-vizinhos mais pr\u00f3ximos (KNN): classifica\u00e7\u00e3o e recomenda\u00e7\u00e3o<\/p>\n\n\n\n

-Naive Bayes: classifica\u00e7\u00e3o probabil\u00edstica<\/p>\n\n\n\n

-Regress\u00e3o log\u00edstica (vis\u00e3o de ML) aplicada \u00e0 classifica\u00e7\u00e3o<\/p>\n\n\n\n

-Compara\u00e7\u00e3o entre modelos e escolha pr\u00e1tica<\/p>\n\n\n\n

04\/07\/2026<\/p>\n\n\n\n

Bloco 3 M\u00e1quinas de Vetores de Suporte (SVM) (2h)<\/p>\n\n\n\n

-Conceito de margem m\u00e1xima<\/p>\n\n\n\n

-Separa\u00e7\u00e3o linear e n\u00e3o linear (kernel)<\/p>\n\n\n\n

-Aplica\u00e7\u00f5es em classifica\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o de padr\u00f5es<\/p>\n\n\n\n

-Interpreta\u00e7\u00e3o e limita\u00e7\u00f5es do modelo<\/p>\n\n\n\n

Bloco 4 Redes Neurais e Aplica\u00e7\u00f5es Integradas (2h)<\/p>\n\n\n\n

-Conceitos b\u00e1sicos de redes neurais artificiais<\/p>\n\n\n\n

-Perceptron e redes multicamadas<\/p>\n\n\n\n

-Aplica\u00e7\u00f5es em classifica\u00e7\u00e3o e previs\u00e3o<\/p>\n\n\n\n

-Compara\u00e7\u00e3o entre modelos (\u00e1rvores, SVM, redes neurais)<\/p>\n\n\n\n

-Estudo de caso integrando diferentes t\u00e9cnicas<\/p>\n\n\n\n

Metodologia:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O curso ser\u00e1 ministrado por meio de uma abordagem pr\u00e1tica e aplicada, combinando conceitos te\u00f3ricos com exerc\u00edcios e estudos de caso que simulam situa\u00e7\u00f5es reais do mercado e da pesquisa cient\u00edfica. A \u00eanfase estar\u00e1 na compreens\u00e3o e interpreta\u00e7\u00e3o de modelos estat\u00edsticos e de machine learning, priorizando a aplica\u00e7\u00e3o dos conhecimentos em problemas concretos, sem depender de programa\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada.<\/p>\n\n\n\n

As aulas ser\u00e3o organizadas em blocos tem\u00e1ticos de 2 horas, permitindo uma progress\u00e3o gradual do conte\u00fado, desde fundamentos estat\u00edsticos at\u00e9 t\u00e9cnicas mais avan\u00e7adas de modelagem e an\u00e1lise de dados. Cada bloco incluir\u00e1:<\/p>\n\n\n\n

Exposi\u00e7\u00e3o te\u00f3rica concisa, com foco nos conceitos essenciais e em exemplos pr\u00e1ticos;<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lise de casos reais, para demonstrar a aplica\u00e7\u00e3o dos modelos em diferentes contextos, como neg\u00f3cios, sa\u00fade, engenharia, marketing e pesquisa cient\u00edfica;<\/p>\n\n\n\n

Exerc\u00edcios guiados, nos quais os participantes aplicar\u00e3o os m\u00e9todos aprendidos, interpretando resultados e tomando decis\u00f5es baseadas em dados;<\/p>\n\n\n\n

Discuss\u00e3o e interpreta\u00e7\u00e3o de resultados, promovendo aprendizado ativo e reflex\u00e3o cr\u00edtica sobre as t\u00e9cnicas utilizadas.<\/p>\n\n\n\n

O curso ser\u00e1 desenvolvido de forma que todos os participantes possam acompanhar, independentemente de experi\u00eancia pr\u00e9via em estat\u00edstica, programa\u00e7\u00e3o ou an\u00e1lise de dados. As ferramentas computacionais (como R ou Python) ser\u00e3o utilizadas somente como apoio para visualiza\u00e7\u00e3o e experimenta\u00e7\u00e3o, sem exigir conhecimento pr\u00e9vio.<\/p>\n\n\n\n

Ao final de cada m\u00f3dulo, os participantes ter\u00e3o oportunidade de aplicar os conceitos aprendidos em mini-projetos ou estudos de caso integrados, consolidando a compreens\u00e3o e fortalecendo a capacidade de an\u00e1lise de dados para uso em pesquisas ou projetos profissionais.<\/p>\n\n\n\n

Material instrucional e de apoio did\u00e1tico:<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Todo o material do curso ser\u00e1 disponibilizado pelo professor aos participantes em formato digital. Inclui conte\u00fados te\u00f3ricos, exemplos pr\u00e1ticos, exerc\u00edcios e estudos de caso, com foco na aplica\u00e7\u00e3o de estat\u00edstica e machine learning em problemas reais. O material permitir\u00e1 que os alunos revisem conceitos, pratiquem t\u00e9cnicas e consolidem o aprendizado de forma pr\u00e1tica e eficiente.<\/p>\n\n\n\n

Coordenador: <\/strong>Professor Luiz Ledo Mota Melo Junior<\/p>\n\n\n\n

Telefone: 41 995751233<\/p>\n\n\n\n

Email luizledo@utfpr.edu.br<\/a><\/p>\n\n\n\n

Instrutor: <\/strong>Professor Luiz Ledo Mota Melo Junior<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Formado em Estat\u00edstica pela UFPR (2004),<\/p>\n\n\n\n

Mestrado em Estat\u00edstica pela UFRJ (2008),<\/p>\n\n\n\n

Doutorado em Engenharia El\u00e9trica pela UTFPR.<\/p>\n\n\n\n

Professor do Departamento Acad\u00eamico de Estat\u00edstica UTFPR<\/p>\n\n\n\n

Maiores informa\u00e7\u00f5es:<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Divis\u00e3o de Cursos de Extens\u00e3o: UTFPR Sede Centro, Bloco J, T\u00e9rreo<\/p>\n\n\n\n

E-mail para contato: dicpro-ct@utfpr.edu.br<\/a><\/p>\n\n\n\n

Hor\u00e1rio de atendimento: 08h \u00e0s 12h e das 13h \u00e0s 17h<\/p>\n\n\n\n

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