Quem pode se inscrever?
Servidores públicos que tenham interesse na temática análise de regressão para ciência de dados, com R.
Objetivos
- Descrever a inferência básica com regressão linear simples e a função Im;
- Aplicar os procedimentos de regressão linear simples e a função Im;
- Diferenciar os pressupostos da regressão linear múltipla; e
- Executar os procedimentos com base na regressão linear múltipla.
Metodologia
O curso será ofertado na modalidade remota, ou seja, acontecerá em uma sala de aula virtual, por meio do aplicativo Zoom, onde professores e participantes se encontrarão nos dias e horas agendados. As aulas do curso combinarão exposições teóricas com atividades práticas, geralmente realizadas em grupos, que exigirão a atuação ativa dos participantes. As atividades práticas serão realizadas com apoio de ferramentas tecnológicas, tais como Mentimeter, Miro e Jamboard. A Enap adota aulas com metodologias ativas em seus cursos, buscando o desenvolvimento de competências por meio do compartilhamento de saberes e vivências.
O que você precisa saber antes de se matricular neste curso?
Principais tópicos
- R Studio desktop;
- Regressão linear simples; e
- Função Im.
Próximas turmas
- Turma aberta
- Local: Sala Zoom
- Inscrições: 10 abr a 14 mai
- 30 vagas
-
22 mai
Seg
14h00 às 17h00
-
23 mai
Ter
14h00 às 17h00
-
25 mai
Qui
14h00 às 17h00
-
26 mai
Sex
14h00 às 17h00
-
29 mai
Seg
14h00 às 17h00
-
30 mai
Ter
14h00 às 17h00
-
01 jun
Qui
14h00 às 17h00
-
02 jun
Sex
14h00 às 17h00
- Turma aberta
- Local: Sala Zoom 109
- Inscrições: 03 fev a 10 mar
- 35 vagas
-
20 mar
Seg
09h00 às 12h00
-
21 mar
Ter
09h00 às 12h00
-
23 mar
Qui
09h00 às 12h00
-
24 mar
Sex
09h00 às 12h00
-
27 mar
Seg
09h00 às 12h00
-
28 mar
Ter
09h00 às 12h00
-
30 mar
Qui
09h00 às 12h00
-
31 mar
Sex
09h00 às 12h00
Outras Informações
Pré-requisitos: Conhecimentos básicos de estatística inferencial; Conhecimentos básicos de linguagem de programação R, de preferência com conhecimento da abordagem tidyverse; e Conhecimentos básicos da plataforma RStudio.
Objetivo Geral: Preparar os participantes, a fim da realização referente à análise de regressão para ciência de dados, com R.
SAIBA MAIS:
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