{"id":17322,"date":"2025-02-06T13:01:26","date_gmt":"2025-02-06T16:01:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/?page_id=17322"},"modified":"2025-12-05T10:59:57","modified_gmt":"2025-12-05T13:59:57","slug":"extensao-cursos","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/extensao-cursos\/","title":{"rendered":"Extens\u00e3o &#8211; Cursos"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"17322\" class=\"elementor elementor-17322\" data-elementor-post-type=\"page\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-9e1eb2f elementor-section-full_width elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"9e1eb2f\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-731ed1e\" data-id=\"731ed1e\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;slideshow&quot;,&quot;background_slideshow_gallery&quot;:[],&quot;background_slideshow_loop&quot;:&quot;yes&quot;,&quot;background_slideshow_slide_duration&quot;:5000,&quot;background_slideshow_slide_transition&quot;:&quot;fade&quot;,&quot;background_slideshow_transition_duration&quot;:500}\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-07dee1d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"07dee1d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Cursos de Extens\u00e3o<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4e80a81 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4e80a81\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-e8b88c7\" data-id=\"e8b88c7\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6dc6032 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"6dc6032\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c875a31 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c875a31\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"text-align: justify\"><b>An\u00e1lise de Dados em Aprendizado de M\u00e1quinas<\/b><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">O Departamento de Estat\u00edstica da UFMG est\u00e1 oferecendo cursos de extens\u00e3o sobre \u201cAn\u00e1lise de Dados em Aprendizado de M\u00e1quinas\u201d, voltado para profissionais, professores e estudantes graduados em qualquer \u00e1rea acad\u00eamica, que desejam se especializar em algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina e intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">O Aprendizado de M\u00e1quinas \u00e9 um ramo da intelig\u00eancia artificial que faz uso de modelos estat\u00edsticos para desenvolver modelagem e previs\u00f5es.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Em termos t\u00e9cnicos b\u00e1sicos, o aprendizado de m\u00e1quina usa algoritmos que coletam dados emp\u00edricos ou hist\u00f3ricos, analisam-nos e geram resultados com base nessa an\u00e1lise.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">O curso \u00e9 oferecido em 3 m\u00f3dulos, que podem ser cursados de forma independente. Todas as disciplinas s\u00e3o constru\u00eddas de forma a aliar conhecimentos te\u00f3ricos e computacionais. Os exemplos s\u00e3o demonstrados atrav\u00e9s de aplica\u00e7\u00f5es a conjuntos de dados reais.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">O primeiro m\u00f3dulo \u00e9 voltado a profissionais com pouca ou nenhuma experi\u00eancia nas principais linguagens de programa\u00e7\u00e3o utilizadas em ci\u00eancia de dados. Seu objetivo \u00e9 introduzir os conceitos fundamentais de programa\u00e7\u00e3o aplicados \u00e0 \u00e1rea, por meio das linguagens R e Python, com \u00eanfase no desenvolvimento de habilidades voltadas \u00e0 manipula\u00e7\u00e3o e organiza\u00e7\u00e3o de dados nessas plataformas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">\n<\/p><p style=\"font-size: 16px;font-style: normal;text-align: justify\"><span style=\"font-weight: 700\">M\u00f3dulo 1:&nbsp;<\/span><span style=\"font-size: 1rem\"><b>Introdu\u00e7\u00e3o aos Softwares R e Python para Ci\u00eancia de Dados<\/b><\/span><\/p>\n<div><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit;text-align: justify\">No m\u00f3dulo Introdu\u00e7\u00e3o aos Softwares R e Python para Ci\u00eancia de Dados, o aluno ser\u00e1 introduzido aos fundamentos das linguagens R e Python aplicadas \u00e0 ci\u00eancia de dados. Ser\u00e3o abordados os princ\u00edpios b\u00e1sicos de programa\u00e7\u00e3o, incluindo estruturas de dados,<\/span><\/div>\n<p style=\"text-align: justify\">objetos, cria\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es e gerenciamento de pacotes. O m\u00f3dulo tamb\u00e9m explorar\u00e1 t\u00e9cnicas de organiza\u00e7\u00e3o, manipula\u00e7\u00e3o e visualiza\u00e7\u00e3o<br>de dados, essenciais para o trabalho cotidiano de um cientista de dados. Por fim, ser\u00e3o apresentadas ferramentas para o desenvolvimento de documentos din\u00e2micos utilizando o quarto e aplica\u00e7\u00f5es web interativas usando o shiny para R e Python), que facilitam a comunica\u00e7\u00e3o e a divulga\u00e7\u00e3o dos resultados de an\u00e1lise<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Investimento: R$ 600,00<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Per\u00edodo de realiza\u00e7\u00e3o: 19\/02\/2026 a 31\/03\/2026<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Per\u00edodo de inscri\u00e7\u00f5es\/matr\u00edcula: at\u00e9 dia 13\/02\/2026<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><b>Link para inscri\u00e7\u00f5es\/matr\u00edcula:&nbsp;https:\/\/www.cursoseeventos.ufmg.br\/CAE\/DetalharCae.aspx?CAE=12243<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-426eeb0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"426eeb0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><div style=\"width: 500px;\" class=\"wp-video\"><video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-17322-1\" width=\"500\" height=\"500\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Cursos-de-Machine-Learning-2025.mp4?_=1\" \/><a href=\"https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Cursos-de-Machine-Learning-2025.mp4\">https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Cursos-de-Machine-Learning-2025.mp4<\/a><\/video><\/div><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5683a38 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5683a38\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"text-align: justify\"><strong>Curso de Extens\u00e3o: Elementos de Aprendizado de M\u00e1quina<\/strong><\/p><p style=\"text-align: justify\">O Departamento de Estat\u00edstica da UFMG oferece o curso de extens\u00e3o \u201cElementos de Aprendizado de M\u00e1quina\u201d, voltado para profissionais, professores e estudantes interessados em compreender e aplicar conceitos fundamentais de Machine Learning em bases de dados. O curso \u00e9 estruturado em tr\u00eas m\u00f3dulos independentes, permitindo que os participantes escolham conforme seu interesse e n\u00edvel de conhecimento.<\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\">Cada m\u00f3dulo tem como objetivo capacitar os participantes no uso de ferramentas estat\u00edsticas e computacionais, com \u00eanfase na sele\u00e7\u00e3o e interpreta\u00e7\u00e3o de modelos adequados para diferentes tipos de vari\u00e1veis e estruturas de dados. O curso ser\u00e1 ministrado de forma remota (EAD), com aulas s\u00edncronas \u00e0s quartas-feiras de 19:00 \u00e0s 22:00 e aos s\u00e1bados de 08:00 \u00e0s 13:00.<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify\"><b>M\u00f3dulo 1: Aprendizado de M\u00e1quina Supervisionado<\/b><\/p><p style=\"text-align: justify\">Per\u00edodo:<b> <\/b>13\/08\/2025 a 06\/09\/2025<\/p><p style=\"text-align: justify\">Docente: Prof. Marcos Oliveira Prates (DEST\/UFMG)<\/p><p style=\"text-align: justify\">Conte\u00fado: Modelos de regress\u00e3o (Lasso, Ridge), \u00e1rvores de regress\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o (log\u00edstica, Naive Bayes, SVM), m\u00e9todos de vizinhos mais pr\u00f3ximos, redu\u00e7\u00e3o de dimensionalidade e introdu\u00e7\u00e3o ao clustering.<\/p><p style=\"text-align: justify\">Valor:<b> <\/b>R$500,00<\/p><p style=\"text-align: justify\"><b>M\u00f3dulo 2: Aprendizado Profundo (Redes Neurais Artificiais)<\/b><\/p><p style=\"text-align: justify\">Per\u00edodo: 13\/09\/2025 a 04\/10\/2025<\/p><p style=\"text-align: justify\">Docente: Prof. Marcelo Azevedo Costa (Engenharia de Produ\u00e7\u00e3o\/UFMG)<\/p><p style=\"text-align: justify\">Conte\u00fado: Fundamentos e aplica\u00e7\u00f5es de Deep Learning, vis\u00e3o computacional, processamento de texto e melhores pr\u00e1ticas para aplica\u00e7\u00f5es avan\u00e7adas.<\/p><p style=\"text-align: justify\">Valor: R$500,00<\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit\"><b>M\u00f3dulo 3: Aprendizado de M\u00e1quina N\u00e3o Supervisionado<\/b><\/span><\/p><p style=\"text-align: justify\">Per\u00edodo: 11\/10\/2025 a 01\/11\/2025<\/p><p style=\"text-align: justify\">Docente: Prof. Uriel Moreira Silva (DEST\/UFMG)<\/p><p style=\"text-align: justify\">Conte\u00fado: An\u00e1lise de componentes principais, an\u00e1lise fatorial, an\u00e1lise de agrupamento, an\u00e1lise discriminante e de vari\u00e2ncia multivariada.<\/p><p style=\"text-align: justify\">Valor: R$500,00<\/p><p style=\"text-align: justify\"><b>Informa\u00e7\u00f5es importantes: <\/b>Os cursos utilizam principalmente o software R para aplica\u00e7\u00e3o dos conceitos e estima\u00e7\u00e3o dos modelos, com exemplos pr\u00e1ticos em conjuntos de dados reais. \u00c9 recomend\u00e1vel, mas n\u00e3o obrigat\u00f3rio, ter familiaridade com regress\u00e3o linear e no\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas de estat\u00edstica.<\/p><p style=\"text-align: justify\"><b>Inscreva-se em: <\/b>https:\/\/www.cursoseeventos.ufmg.br\/CAE\/DetalharCae.aspx?CAE=12151<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-df534dc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"df534dc\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-17921\" src=\"https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Poster-Aprendizado-de-Maquina-819x1024.png\" alt=\"\" width=\"371\" height=\"464\" srcset=\"https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Poster-Aprendizado-de-Maquina-819x1024.png 819w, https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Poster-Aprendizado-de-Maquina-240x300.png 240w, https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Poster-Aprendizado-de-Maquina-768x960.png 768w, https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Poster-Aprendizado-de-Maquina.png 1080w\" sizes=\"(max-width: 371px) 100vw, 371px\" \/><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb5bd11 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cb5bd11\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p style=\"text-align: justify\"><strong>Curso de Extens\u00e3o: Elementos de Aprendizado de M\u00e1quina<\/strong><\/p><p style=\"text-align: justify\">O Departamento de Estat\u00edstica da UFMG oferece o curso de extens\u00e3o \u201cElementos de Aprendizado de M\u00e1quinas\u201d, voltado para profissionais, professores e estudantes interessados em compreender e aplicar conceitos fundamentais de Machine Learning em bases de dados. O curso busca capacitar os participantes no uso de ferramentas estat\u00edsticas e computacionais para an\u00e1lise de dados, com \u00eanfase na sele\u00e7\u00e3o e interpreta\u00e7\u00e3o de modelos adequados para diferentes tipos de vari\u00e1veis.<\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\">O curso foca na sele\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de modelos, com procedimentos adequados para dados de contagem e observa\u00e7\u00f5es com distribui\u00e7\u00e3o n\u00e3o Gaussiana. Ser\u00e3o abordados conhecimentos te\u00f3ricos e computacionais, utilizando basicamente o software R para estima\u00e7\u00e3o dos modelos. \u00c9 desej\u00e1vel, mas n\u00e3o obrigat\u00f3rio, que os interessados possuam conhecimentos sobre o modelo de regress\u00e3o linear para dados com distribui\u00e7\u00e3o Normal. Os exemplos s\u00e3o demonstrados atrav\u00e9s de aplica\u00e7\u00f5es a bancos de dados.<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\">O curso ser\u00e1 oferecido em formato EAD, com carga hor\u00e1ria de 45 horas, no per\u00edodo de 21 de maio a 28 de junho de 2025, com aulas s\u00edncronas \u00e0s quartas-feiras de 19:00 \u00e0s 22:00 e aos s\u00e1bados de 08:00 \u00e0s 13:00.<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\"><strong>Custo total do curso:<\/strong> R$500,00<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\"><strong>Docente:<\/strong> Prof. Marcos Oliveira Prates (DEST\/UFMG)<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\"><strong>Inscreva-se em:<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.cursoseeventos.ufmg.br\/CAE\/DetalharCae.aspx?CAE=11964\">https:\/\/www.cursoseeventos.ufmg.br\/CAE\/DetalharCae.aspx?CAE=11964<\/a><\/span><\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-weight: bold\">Ementa:<\/span>\u00a0<\/p><p style=\"text-align: justify\">Introdu\u00e7\u00e3o aos Modelos Lineares Generalizados: Fam\u00edlia exponencial. Infer\u00eancia. Regress\u00e3o para dados de contagem (Poisson), modelos com OFFSET. Regress\u00e3o para respostas bin\u00e1rias (Log\u00edstica), an\u00e1lise de sensibilidade e especificidade, curva ROC. Conceitos de Superdispers\u00e3o e Subdispers\u00e3o. Splines (Regress\u00e3o Polinomial Parcial), GAM (Modelos Aditivo Generalizados), CART (\u00c1rvores de Regress\u00e3o e Classifica\u00e7\u00e3o). Uso do Bootstrap param\u00e9trico e n\u00e3o param\u00e9trico.<\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\">Refer\u00eancias:<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\">1. CORDEIRO, G. M., Modelos Param\u00e9tricos. 16\u00ba SINAPE , ABE \u2013 Associa\u00e7\u00e3o Brasileira de Estat\u00edstica.<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify\">2. COSTA, Marcelo A.; T\u00f3picos em Ci\u00eancia dos Dados \u2013 Introdu\u00e7\u00e3o dos Modelos Param\u00e9tricos e suas aplica\u00e7\u00f5es utilizando o R. Editora Bonecker, 1\u00aa Edi\u00e7\u00e3o, 2020.<\/p><p style=\"text-align: justify\">3. Dem\u00e9trio, C. G. B., Modelos Lineares Generalizados em Experimenta\u00e7\u00e3o Agron\u00f4mica, 2002.<\/p><p style=\"text-align: justify\">4. Dobson, A. J., An Introduction to Generalized Linear Models, Chapman &amp; Hall, 1990.<\/p><p style=\"text-align: justify\">5. VENABLES, W. N., SMITH, D. M. An Introduction to R. technical manual.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e99dde6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e99dde6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><img decoding=\"async\" class=\" wp-image-17382 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Divulga-Modelos-Preditivos-Lineares-240x300.png\" alt=\"\" width=\"371\" height=\"463\" srcset=\"https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Divulga-Modelos-Preditivos-Lineares-240x300.png 240w, https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Divulga-Modelos-Preditivos-Lineares-819x1024.png 819w, https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Divulga-Modelos-Preditivos-Lineares-768x960.png 768w, https:\/\/www.est.ufmg.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/Divulga-Modelos-Preditivos-Lineares.png 1080w\" sizes=\"(max-width: 371px) 100vw, 371px\" \/><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-229007f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"229007f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Curso de Extens\u00e3o: Modelos Preditivos Lineares<\/b><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">O Departamento de Estat\u00edstica est\u00e1 oferecendo o curso de extens\u00e3o de \u201cModelos Preditivos Lineares\u201d para profissionais, professores e alunos que necessitam utilizar corretamente tecnologias e ferramentas estat\u00edsticas para manipular, gerenciar, analisar e interpretar dados. O curso \u00e9 indicado para pessoas que procuram atualiza\u00e7\u00e3o na aplica\u00e7\u00e3o de modelos preditivos, com uso da ferramenta computacional R, para an\u00e1lise de banco de dados.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\">A an\u00e1lise de regress\u00e3o \u00e9 uma das primeiras ferramentas usadas para analisar um conjunto de dados. Envolve estimar a rela\u00e7\u00e3o entre vari\u00e1veis, e muitas vezes d\u00e1 uma vis\u00e3o imediata sobre a organiza\u00e7\u00e3o das mesmas. Este m\u00e9todo \u00e9 simples e muitas vezes fornece uma descri\u00e7\u00e3o adequada e interpret\u00e1vel de como vari\u00e1veis explicativas podem afetar uma vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\">O curso \u00e9 constru\u00eddo de forma a aliar conhecimentos te\u00f3ricos e computacionais, utilizando basicamente o software R para estima\u00e7\u00e3o do modelo. Os exemplos s\u00e3o demonstrados atrav\u00e9s de aplica\u00e7\u00f5es a bancos de dados.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\">O curso ser\u00e1 oferecido em formato EAD, com carga hor\u00e1ria de 45 horas, no per\u00edodo de 09 de abril a 17 de maio de 2025, com aulas s\u00edncronas \u00e0s quartas-feiras de 19:00 \u00e0s 22:00 e aos s\u00e1bados de 08:00 \u00e0s 13:00.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit\"><b>C<\/b><\/span><span style=\"font-style: inherit\"><b>usto total do curso:<\/b><\/span><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\"> R$500,00<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit\"><b>Docente:<\/b><\/span><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\"> Prof. F\u00e1bio Nogueira Demarqui (DEST\/UFMG)<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span style=\"font-style: inherit\"><b>Inscreva-se em:<\/b><\/span><span style=\"font-style: inherit;font-weight: inherit\">&nbsp;<\/span><a style=\"background-color: #ffffff;font-size: 1rem\" href=\"https:\/\/www.cursoseeventos.ufmg.br\/CAE\/DetalharCae.aspx?CAE=11908\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.cursoseeventos.ufmg.br\/CAE\/DetalharCae.aspx?CAE=11908<\/a><\/p>\n<p style=\"font-size: 16px;font-style: normal;font-weight: 400;text-align: justify\"><span style=\"font-weight: bold\">Ementa:<\/span>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: justify\">Diagrama de dispers\u00e3o. M\u00e9todo dos m\u00ednimos quadrados. Igualdade entre os estimadores de m\u00e1xima verossimilhan\u00e7a e m\u00e9todo dos m\u00ednimos quadrados. Necessidade de hip\u00f3teses para a componente de erro do modelo. An\u00e1lise de Res\u00edduos. Identifica\u00e7\u00e3o de valores influentes. Transforma\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis. Vari\u00e1veis indicadoras. Multicolinearidade. Sele\u00e7\u00e3o do melhor modelo de regress\u00e3o. Aplica\u00e7\u00e3o dos procedimentos de regress\u00e3o Linear em diversas \u00e1reas do conhecimento.<\/p><p style=\"text-align: justify\">Refer\u00eancias:<\/p><p style=\"text-align: justify\">1. Julian J. Faraway &#8211; Linear Models with R, Chapman &amp; Hall\/CRC Texts in Statistical Science, 2004.<\/p><p style=\"text-align: justify\">2. MONTGOMERY, D. C.; PECK, E. Introduction to linear regression analysis. 3rd Edition. New York: Wiley-Interscience, 2001.&nbsp;<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cursos de Extens\u00e3o An\u00e1lise de Dados em Aprendizado de M\u00e1quinas O Departamento de Estat\u00edstica da UFMG est\u00e1 oferecendo cursos de extens\u00e3o sobre \u201cAn\u00e1lise de Dados em Aprendizado de M\u00e1quinas\u201d, voltado para profissionais, professores e estudantes graduados em qualquer \u00e1rea acad\u00eamica, que desejam se especializar em algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina e intelig\u00eancia artificial. 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