Domine estatística aplicada, análise exploratória, testes de hipóteses, regressão linear e séries temporais — com um projeto final construído sobre um modelo de elasticidade de demanda de preço, para você sair sabendo transformar dados em decisões de negócio.
Veja na prática como o Prof. Edmar conduz um teste de hipótese e interpreta um modelo de regressão em R — sem compromisso e sem cadastro.
Uma formação completa, prática e estruturada para levar você do raciocínio
estatístico básico até a modelagem preditiva usada em decisões reais de negócio.
Uma formação completa, prática e estruturada para levar você do raciocínio
estatístico básico até a modelagem preditiva usada em decisões reais de negócio.
Da análise exploratória de dados à construção de modelos de regressão e previsão para apoiar decisões estratégicas.
De conteúdo para uma formação completa em Estatística com R.
Estude no seu ritmo e avance de acordo com sua jornada.
Uma jornada progressiva para desenvolver suas habilidades passo a passo e alcançar autonomia profissional.
Cada módulo constrói sobre o anterior — você não pula direto para a ferramenta mais avançada sem entender o porquê dela.
Uma especialização completa que combina teoria estatística, prática em R e um projeto de negócio real para
preparar você para decisões que envolvem incerteza.
Vídeo-aulas liberadas por completo no seu acesso. Assista quando e onde quiser, sem hora marcada.
Bases de dados e templates práticos para aplicar cada ferramenta antes de avançar.
Dúvidas sobre o conteúdo são respondidas pela equipe da Inteligência Analítica em até 7 dias úteis.
Emitido ao concluir os 12 módulos, incluindo a entrega do projeto final "Elasticidade de demanda de preço".
A elasticidade-preço da demanda é o modelo que empresas usam para decidir se vale a pena subir ou baixar um preço. No módulo final, você constrói esse modelo do zero em R — estimando o quanto a demanda de um produto reage a variações de preço, e traduzindo o coeficiente estatístico em uma recomendação de negócio.
Explore a criação e apresentação de dados com R e o pacote GridExtra, utilizando gráficos de pizza, histogramas, linhas, boxplots, dispersão e barras para analisar distribuições, tendências, comparações e relações entre variáveis.
Utilize dados de CRM para identificar os melhores dias para envio de mala direta, analisando o desempenho das campanhas por meio de gráficos de barras e encontrando os períodos com maior potencial de resposta e conversão.
Explore e resuma dados de forma prática com o pacote summarytools, utilizando estatísticas descritivas para compreender distribuição, tendência central, variabilidade e características das variáveis.
Utilize o pacote smartEDA para explorar, resumir e visualizar dados de forma automatizada, identificando padrões, distribuições, valores ausentes e possíveis inconsistências antes da modelagem.
Aprimore os dados para modelagem utilizando Box-Cox e bestNormalize, aplicando transformações para melhorar a distribuição das variáveis, reduzir assimetrias e preparar os dados para modelos estatísticos e de Machine Learning.
Analise o efeito de dois fatores sobre uma variável de interesse, avaliando a influência individual de cada fator e a possível interação entre eles para identificar diferenças estatisticamente significativas.
Construa modelos de regressão linear para explicar e prever resultados, avaliando a qualidade do ajuste por meio da análise dos resíduos e de seu histograma, identificando possíveis desvios e problemas no modelo.
Analise a evolução dos dados ao longo do tempo e construa modelos de séries temporais para realizar previsões, identificando tendências, padrões sazonais e comportamentos futuros.
Décadas entre consultoria corporativa, modelagem estatística e docência. Cada aula nasce de um problema que já precisou ser resolvido dentro de uma empresa — com prazo, restrição e impacto financeiro real.
Modelos preditivos em produção
Inferência e experimentação
Dados como decisão de negócio
Formação de times analíticos
Ao concluir os 12 módulos e o projeto final, você recebe um certificado de conclusão de curso livre de qualificação profissional — a categoria usada para atualização e capacitação de mercado no Brasil.
227 horas • Especialização em Estatística para Tomada de Decisão com R
Emitido com base na Lei nº 9.394/96 e no Decreto nº 5.154/04, que regulamentam cursos livres de educação profissional no Brasil. Cursos livres não exigem nem recebem reconhecimento individual do MEC — a validade do certificado está amparada pela legislação vigente para fins de qualificação e educação continuada.
Não perca a oportunidade de garantir acesso imediato à nossa formação em Estatística para Tomada de Decisão com R.
Ao concluir a formação, você receberá um certificado reconhecido pelo mercado, validando suas habilidades nas ferramentas mais demandadas pelas empresas e abrindo portas para novas e melhores oportunidades profissionais.
Você tem 7 dias inteiros para testar nossa formação. Acesse as aulas, explore os materiais e verifique a qualidade do conteúdo.
Encontre respostas para as dúvidas mais comuns sobre nossos serviços e soluções.
Não encontrou o que procurava? Nossa equipe de suporte está disponível para ajudá-lo.
Aprenda com quem aplica Dados, Estatística, Machine Learning e IA para resolver
problemas reais de negócio.
