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 A mecânica de fluidos computacional é uma disciplina fundamental na engenharia, pois permite a simulação e a análise de problemas complexos em diferentes áreas, como aeronáutica, automotiva ou no setor de energia. Atualmente, a demanda por profissionais altamente qualificados em técnicas de CFD para pré-projeto e análise está aumentando. Os engenheiros precisam atualizar constantemente seus conhecimentos e habilidades nessa área para enfrentar os desafios do setor atual.

O Curso de Multivariada Avançada é a resposta a essa necessidade crescente. O programa oferece  uma capacitação especializada em técnicas multivariadas avançadas, tanto em seu aspecto teórico quanto em sua aplicação prática na mecânica de fluidos computacional. Por esse motivo, a TECH elaborou um programa no qual os estudos poderão aprofundar seus conhecimentos e dominar técnicas como análise de correspondência, análise discriminante e análise de agrupamento, entre outras, que lhes permitirão melhorar sua capacidade de analisar e compreender dados multivariados e tomar decisões mais fundamentadas.

É um programa 100% online, que permite que os alunos combinem seus adaptado às necessidades dos estudantes. Além disso, ele usa a metodologia Relearning, que otimiza a experiência de aprendizagem e garante a eficácia da aquisição de conhecimento. Por todos esses motivos, este programa acadêmico é apresentado como uma oportunidade única de adquirir habilidades altamente valorizadas no setor e de aprimorar a capacidade de resolver problemas complexos em mecânica de fluidos computacional.

Graças a esse Curso, você dominará técnicas como análise de correspondência, análise discriminante e análise de agrupamento para aplicá-las em diferentes campos da engenharia" 

Este Curso de Multivariada Avançada conta com o conteúdo mais completo e atualizado de mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Estatística Aplicada à Indústria
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações rigorosas e práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão.
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser usado para aprimorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você dominará técnicas como análise de correspondência, análise discriminante e análise de agrupamento para tomar decisões informadas em diferentes áreas da engenharia" 

O corpo docente do programa inclui profissionais do setor que trazem a experiência de seu trabalho para esta capacitação, bem como especialistas reconhecidos das principais sociedades e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do Curso. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Você poderá acessar o campus virtual 24 horas por dia e desfrutar de uma experiência de aprendizado adaptada à sua agenda e às suas necessidades"

Você adquirirá habilidades altamente valorizadas no setor e aprimorará sua capacidade de resolver problemas complexos em mecânica de fluidos computacional"

O conteúdo foi elaborado tendo em mente as necessidades atuais do engenheiro e oferece ensino abrangente e contemporâneo para ajudar os alunos a aprimorar sua capacidade de analisar e compreender dados multivariados, permitindo que tomem melhores decisões profissionais. E para facilitar a integração de novos conhecimentos, o programa é desenvolvido em um formato 100% online, que permite que os alunos adaptem a aprendizagem a seus horários e necessidades, e usa a metodologia Relearning para otimizar a experiência e garantir a eficácia da aquisição de conhecimento.   

Otimize sua experiência de aprendizagem com a metodologia Relearning e garanta a obtenção efetiva de conhecimento"

Módulo 1. Técnicas estatísticas multivariadas I

1.1. Análise fatorial

1.1.1. Introdução
1.1.2. Fundamentos da análise fatorial
1.1.3. Análise fatorial
1.1.4. Métodos de rotação de fatores e interpretação da análise de fatores

1.2. Modelagem de análise fatorial

1.2.1. Exemplos
1.2.2. Modelagem em software estatístico

1.3. Análise de componentes principais

1.3.1. Introdução
1.3.2. Análise de componentes principais
1.3.3. Análise sistemática de componentes principais

1.4. Modelagem de análise de componentes principais

1.4.1. Exemplos
1.4.2. Modelagem em software estatístico

1.5. Análise de correspondência

1.5.1. Introdução
1.5.2. Teste de independência
1.5.3. Perfis de linhas e colunas
1.5.4. Análise de inércia de uma nuvem de pontos
1.5.5. Análise de correspondência múltipla

1.6. Modelagem de análise de correspondência

1.6.1. Exemplos
1.6.2. Modelagem em software estatístico

1.7. Análise discriminante

1.7.1. Introdução
1.7.2. Regras de decisão para dois grupos
1.7.3. Classificação de vários estoques
1.7.4. Análise discriminante canônica de Fisher
1.7.5. Escolha de variáveis: procedimento Forwrad y Backaward
1.7.6. Sistemática da análise discriminante

1.8. Modelagem de análise discriminante

1.8.1. Exemplos
1.8.2. Modelagem em software estatístico

1.9. Análise de cluster

1.9.1. Introdução
1.9.2. Medidas de distância e similaridade
1.9.3. Algoritmos de classificação hierárquica
1.9.4. Algoritmos de classificação não hierárquicos
1.9.5. Procedimentos para determinar o número adequado de grupos
1.9.6. Caracterização de grupos
1.9.7. Análise sistemática de agrupamento
1.9.8. Modelagem de análise de cluster

1.10. Exemplos

1.10.1. Modelagem em software estatístico

Módulo 2. Técnicas estatísticas multivariadas II

2.1. Introdução
2.2. Escala nominal

2.2.1. Medidas de associação para tabelas 2x2

2.2.1.1. Coeficiente Phi
2.2.1.2. Risco relativo
2.2.1.3. Razão de produtos cruzados (razão de chances)

2.2.2. Medidas de associação para tabelas IxJ

2.2.2.1. Índice de contingência
2.2.2.2. V de Cramer
2.2.2.3. Lambdas
2.2.2.4. Tau de Goodman e Kruskal
2.2.2.5. Coeficiente de incerteza

2.2.3. O Coeficiente Kappa

2.3. Escala ordinal

2.3.1. Coeficientes gama
2.3.2. Tau-b e Tau-c de Kendall
2.3.3. D de Sommers

2.4. Escala de intervalo ou proporção

2.4.1. Coeficiente Eta
2.4.2. Coeficientes de correlação de Pearson e Spearman

2.5. Análise estratificada em tabelas 2x2

2.5.1. Análise estratificada
2.5.2. Análise estratificada em tabelas 2x2

2.6. Formulação de problemas em modelos log-lineares

2.6.1. O modelo saturado para duas variáveis
2.6.2. O modelo saturado geral
2.6.3. Outros tipos de modelos

2.7. O modelo saturado

2.7.1. Cálculo dos efeitos
2.7.2. Adequação
2.7.3. Teste de efeitos K
2.7.4. Teste de associação parcial

2.8. O modelo hierárquico

2.8.1. O método Backward

2.9. Modelos de resposta Probit

2.9.1. Formulação do problema
2.9.2. Estimativa de parâmetros
2.9.3. Teste de adequação do qui-quadrado
2.9.4. Teste de paralelismo para grupos
2.9.5. Estimativa da dose necessária para obter uma determinada taxa de resposta

2.10. Regressão Logística Binária

2.10.1. Formulação do problema
2.10.2. Variáveis qualitativas na regressão logística
2.10.3. Seleção de variáveis
2.10.4. Estimativa de parâmetros
2.10.5. Adequação
2.10.6. Classificação de indivíduos
2.10.7. Predição

Desenvolva habilidades em análise de dados e estatística que lhe permitirão se destacar em sua carreira"