Graças a esse Curso, você poderá acrescentar valor à sua carreira profissional e contribuir para aumentar a competitividade da sua empresa"

A previsão se tornou uma ferramenta fundamental para a tomada de decisões em diversos campos, do setor industrial à medicina. As tecnologias de informação e comunicação possibilitaram um crescimento exponencial na quantidade de dados gerados, o que levou à necessidade de métodos de previsão cada vez mais precisos e eficientes. Assim, espera-se que o mercado global de software de análise e previsão de dados continue a crescer, o que leva ao aumento da demanda por essa disciplina.

Diante dessa realidade, é essencial que os profissionais tenham um conhecimento sólido de previsão para poder aplicá-lo em seu campo de trabalho. 
É nesse ponto que o programa universitário criado pela TECH responde às necessidades atuais dos engenheiros. Dessa forma, o Curso oferece uma capacitação avançada e abrangente em técnicas de Previsão, abrangendo tópicos relevantes como o diagnóstico e a validação do modelo de regressão linear múltipla.

Uma das grandes vantagens dessa especialização é que ela é desenvolvida em um formato 100% online, o que permite que os alunos acessem os conteúdos de qualquer lugar do mundo, sem restrições geográficas ou de horário. Além disso, é usada a metodologia Relearning, que se baseia na aprendizagem por meio da solução de problemas reais, o que torna o processo mais dinâmico e eficaz.

Matricule-se nesse Curso sobre as aplicações das propriedades das matrizes idempotentes"

Este Curso de Previsão conta com o conteúdo mais completo e atualizado do 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

Tudo o que você precisa é de um dispositivo com conexão à Internet para acessar a qualificação acadêmica mais abrangente no cenário acadêmico atual"

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestigio.

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.

Escolha seu horário, ritmo de estudo e local. A TECH fornece os recursos e dá a você acesso a eles 24 horas por dia"

Uma capacitação 100% online que lhe dará o conhecimento mais abrangente do princípio da variabilidade incremental"

Uma equipe de especialistas na área de Engenharia, especificamente em Estatística Aplicada, foi encarregada de elaborar o conteúdo desse Curso. Como resultado, a TECH criou um programa abrangente e rigoroso que aborda todas as informações necessárias para dominar essa disciplina em 12 semanas. Além do programa completo, foram incluídas horas de materiais variados adicionais para que os alunos possam trabalhar de forma personalizada, de acordo com seu nível de exigência. Tudo isso é apresentado em um formato 100% online que é conveniente e flexível e é compatível com qualquer dispositivo que tenha conexão com a Internet.

Um Curso sobre regressão Ridge, Lasso e Elasticnet que aprofundará sua compreensão dos modelos preditivos para uma inferência estatística eficaz"

Módulo 1. Métodos de Previsão Linear

1.1. O modelo de regressão linear simples

1.1.1. Introdução aos modelos de regressão e etapas preliminares da regressão simples: exploração de dados
1.1.2. Modelo
1.1.3. Hipótese
1.1.4. Parâmetros

1.2. Estimativa e testes de regressão linear simples

1.2.1. Estimativa pontual dos parâmetros do modelo

1.2.1.1. Método dos mínimos quadrados
1.2.1.2. Os estimadores de máxima verossimilhança

1.2.2. Inferência nos parâmetros do modelo sob as premissas de Gauss-Markov

1.2.2.1. Intervalos
1.2.2.2. Teste

1.2.3. Intervalo de confiança para a resposta média e intervalo de previsão para novas observações
1.2.4. Inferências simultâneas em regressão simples
1.2.5. Bandas de confiança e previsão

1.3. Diagnóstico e validação do modelo de regressão linear simples

1.3.1. Análise de variância (ANOVA) do modelo de regressão simples
1.3.2. Diagnóstico de modelos

1.3.2.1. Avaliação gráfica da linearidade e verificação de hipóteses por meio da análise de resíduos
1.3.2.2. Teste de falta de ajuste linear

1.4. O modelo de regressão linear múltipla

1.4.1. Exploração de dados com ferramentas de visualização multidimensional
1.4.2. Expressão matricial do modelo e dos estimadores de coeficiente
1.4.3. Interpretação dos coeficientes do modelo múltiplo

1.5. Estimativa e contrastes de regressão linear múltipla

1.5.1. Leis de estimadores de coeficiente, preditores e resíduos
1.5.2. Aplicação das propriedades das matrizes idempotentes
1.5.3. Inferência no modelo linear múltiplo
1.5.4. Anova do modelo

1.6. Diagnóstico e validação do modelo de regressão linear múltipla

1.6.1. Teste de "ligadura" para resolver restrições lineares em coeficientes

1.6.1.1. O princípio da variabilidade incremental

1.6.2. Análise de resíduos
1.6.3. Transformações Box-Cox

1.7. O problema da multicolinearidade

1.7.1. Detecção
1.7.2. Soluções

1.8. Regressão polinomial

1.8.1. Definição e exemplo
1.8.2. Forma de matriz e cálculo de estimativas
1.8.3. Interpretação
1.8.4. Abordagens alternativas

1.9. Regressão com variáveis qualitativas

1.9.1. Variáveis fictícias na regressão (Dummies)
1.9.2. Interpretação dos coeficientes
1.9.3. Aplicações

1.10. Critérios de seleção de modelos

1.10.1. A estatística Mallows Cp
1.10.2. Validação de modelos cruzados
1.10.3. Seleção automática passo a passo

Módulo 2. Técnicas avançadas de previsão

2.1. O modelo de regressão linear geral

2.1.1. Definição
2.1.2. Propriedades
2.1.3. Exemplos

2.2. Regressão de mínimos quadrados parciais

2.2.1. Definição
2.2.2. Propriedades
2.2.3. Exemplos

2.3. Regressão de componentes principais

2.3.1. Definição
2.3.2. Propriedades
2.3.3. Exemplos

2.4. Regressão RRR

2.4.1. Definição
2.4.2. Propriedades
2.4.3. Exemplos

2.5. Regressão Ridge

2.5.1. Definição
2.5.2. Propriedades
2.5.3. Exemplos

2.6. Regressão Lasso

2.6.1. Definição
2.6.2. Propriedades
2.6.3. Exemplos

2.7. Regressão do Elasticnet

2.7.1. Definição
2.7.2. Propriedades
2.7.3. Exemplos

2.8. Modelos de previsão não lineares

2.8.1. Modelos de regressão não-linear
2.8.2. Mínimos quadrados não lineares
2.8.3. Transformação em um modelo linear

2.9. Estimativa de parâmetros em um sistema não linear

2.9.1. Linearização
2.9.2. Outros métodos de estimativa de parâmetros
2.9.3. Valores iniciais
2.9.4. Software de computador

2.10. Inferência estatística em regressão não linear

2.10.1. Inferência estatística na regressão não linear
2.10.2. Validação da inferência aproximada
2.10.3. Exemplos

Avance no programa de estudos desse Curso de forma muito mais ágil graças ao método Relearning utilizado pela TECH"