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Curso de Análise de Dados Categorizados - A Distância

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Método: A Distância
Tipo: Cursos
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Faculdade Internacional de Curso Livre

Curso de Análise de Dados Categorizados - A Distância

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Análise da Educaedu

Thais Deamici
Curso de Análise de Dados Categorizados
  • Modalidade

    O curso ocorre em modo EAD - Ensino à distância.

  • Duração

    Consultar.

  • Certificado Oficial

    O aluno receberá, quando terminar o curso, um certificado.

  • Considerações

    O curso destina-se a pessoas que estejam envolvidas ou pretendam começar na área de lógica, pois o curso trata da análise de dados para a criação de softwares. Alguns conceitos vistos são estatística e análise de dados, programação, inferência para tabelas de contingência, introdução à regressão binominal e técnicas de pesquisa e análise.

  • Preço do Curso

    Consultar.

  • Dirigido a

    Esse curso pode ser realizado por qualquer pessoa.

  • Área de atuação

    Este não é um estudo formal e profissionalizante, mas funciona como um conhecimento a ser somado no currículo do profissional.

  • Salário estimado

    Se utilizamos o exemplo do profissional da informática, seu salário pode ser de R$3.000,00, em média.

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Conteúdo:
Curso de Análise de dados categorizados

Matérias do Curso - Estrutura Curricular

Os Livros e os Cursos passaram por recentes atualizações seu conteúdo foi dividido em módulos e em média 20 perguntas abertas e discursivas; exigindo bastante leitura, aquisição de cultura geral, exercício de memória, rapidez de raciocínio, elevado grau de associação, análise e coordenação de idéias, tudo voltado para a defesa dos interesses do curso.

Índice

 Módulo I

 Introdução

  • Estatística e análise de dados
  • Técnicas de pesquisa e análise de dados
  • Bases de dados e programação
  • Análise de dados
  • Visão histórica da análise de dados categóricos

Módulo II

  • Distribuições e inferência para dados categóricos
  • Descrevendo tabelas de contingência
  • Inferência para tabelas de contingência
  • Introdução a modelos lineares generalizados
  • Variabilidade extra

 Módulo III

  • Introdução à regressão logística binomial
  • Modelo de regressão logístico multinomial
  • Modelo linear hierárquico generalizado
  • Resultados
  • Discussão
 
Módulo IV

  • Variáveis explanatórias
  • Variáveis contínuas
  • Variáveis categorizadas
  • Características associadas aos indivíduos ou aos fatores sob estudo
  • Suposição de probabilidades

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