Conheça nossas linhas de Treinamentos EAD
SPSS Statistics
Cursos que vão da operação básica até as mais avançadas técnicas estatísticas aplicadas a negócios.
Minicursos SPSS Statistics
Cursos rápidos de técnicas muito usadas para você produzir e interpretar resultados de imediato.
SPSS Modeler
Cursos aplicados de técnicas de mineração de dados usando SPSS Modeler.
Introdução ao SPSS Statistics
Fornecer ao treinando condições básicas para a operação do software SPSS Statistics. Introdução à análise estatística. Criação e desenvolvimento de banco de dados, transformação dos dados, propriedades e formatos de tabelas, construção de gráficos, Usar o comando Data Editor, Examinar estatísticas descritivas para cada variável, Gerenciar as saídas, e mais.
Análise Estatística usando SPSS Statistics
Apresentar os componentes estatísticos básicos do SPSS Statistics com orientação, aplicação e abordagem prática.
Apresentar várias técnicas estatísticas, descobrindo as situações em que cada técnica deve ser utilizada e as suposições feitas por cada método, como executar as análises com o SPSS Statistics e interpretar os resultados.
A partir das técnicas apresentadas, explorar e resumir dados, bem como investigar e testar relações escondidas nos dados.
Compreender melhor quando e por que usar estas técnicas e como aplicá-las com confiança, interpretar as saídas e exibir os resultados a partir de gráficos.
Análise Multivariada de Dados usando SPSS Statistics
Aprenda métodos e princípios mais avançados de estatística disponíveis no SPSS Statistics. Conheça as técnicas (análise
de cluster, logística e sobrevivência) que permitem que você melhore seu trabalho ou pesquisa.
Técnicas de Regressão com SPSS Statistics
Aborde diversos tipos de análise de regressão e aprenda como interpretar os resultados para tomar a melhor decisão.
Também aprenda alguns passos preliminares para a análise dos dados, incluindo checagem de suposições e como proceder
quando elas falham.
Introdução ao Custom Tables
Crie tabelas com qualidade de apresentação e aprenda as características e princípios básicos do SPSS Custom Tables,
como criar tabelas simples de duas entradas, tabelas complexas com múltiplas variáveis, e uma variedade de estatísticas.
Árvores de Decisão com SPSS Statistics
Entenda os princípios, características e práticas dos métodos de regressão e classificação baseados em árvores disponíveis no
SPSS Decision Trees. Como os métodos (CHAID, CHAID Exaustivo, CRT e QUEST) são usados para executar classificação,
segmentação e modelagem de previsão num vasto leque de negócios e áreas de pesquisa. As técnicas são discutidas e
comparadas, análises são executadas e os resultados interpretados.
Séries Temporais e Previsão com SPSS Statistics
Melhore sua previsão utilizando análises de séries temporais. Com interface gráfica, o SPSS Forecasting ajudará
você a analisar informações históricas e prever eventos futuros. Você também aprenderá os procedimentos padrões para
analisar dados de séries temporais, incluindo criar previsões, gerar valores preditores e exibir seus resultados graficamente
para ter uma visão geral.
Amostragem com SPSS Statistics
Aprenda os conceitos de amostragem complexa e como utilizar o módulo SPSS Complex Samples para criar um
desenho amostral ou entrar com um existente, selecionar amostras baseadas em probabilidade e produzir resumos
estatísticos ajustados ao plano amostral.
Modelos Lineares com SPSS Statistics
Apresentar a história dos modelos lineares, desde a regressão linear simples até a construção de modelos lineares generalizados.
Trabalhar com modelos mistos lineares com efeitos fixos, aleatórios e de medidas repetidas.
Trabalhar com modelos lineares generalizados para a previsão de respostas com distribuições assimétricas que assumem somente valores positivos (Gama e Normal Inversa), binomiais (Binomial com função de ligação logística) e de dados de contagem (Poisson e Binomial Negativa).
Programando em R com SPSS Statistics
Aprenda como trabalhar com o Plug-in de Integração do SPSS Statistics com o R, integrando códigos construídos a partir da linguagem de programação R com a sintaxe de comandos do SPSS Statistics. Com vários exemplos práticos, você terá a oportunidade de submeter comandos da sintaxe do SPSS Statistics, assim como trabalhar com os casos e as variáveis de um conjunto de dados existente ou criar um conjunto de dados, exibir resultados do R como tabelas e gráficos na janela de saídas do SPSS Statistics e direcionar saídas do SPSS Statistics para manipular no R.
Programando em Python com SPSS Statistics
Aprenda como trabalhar com o Plug-in de Integração do SPSS Statistics para Python, integrando códigos construídos a partir da linguagem de programação Python com a sintaxe de comandos do SPSS Statistics. Com vários exemplos práticos, você terá a oportunidade de submeter comandos da sintaxe do SPSS Statistics, assim como trabalhar com os casos e as variáveis de um conjunto de dados existente ou criar um conjunto novo de dados, a partir dos módulos Python que interagem com os arquivos de dados do SPSS Statistics.
Técnicas de Análise Descritiva
Conheça várias técnicas de análise descritiva e descubra as situações em que deve usar cada técnica e como executar as análises usando o SPSS Statistics, bem como interpretar os resultados. Inclua várias técnicas para explorar e resumir dados, bem como investigar e testar relações escondidas.
Análise de Variância
Conheça várias técnicas de análise descritiva e descubra as situações em que deve usar
cada técnica e como executar as análises usando o SPSS Statistics, bem como interpretar os resultados. Inclua várias técnicas para explorar e resumir dados, bem como investigar e testar relações escondidas.
Análise de Cluster
Conheça os princípios da análise de cluster, que permite a identificação de perfis (potencialmente) distintos a partir dos dados, e as técnicas que estão disponíveis como procedimentos distintos no SPSS Statistics.
Análise Fatorial
Discutir os métodos de análise fatorial sob a ótica de redução da dimensão dos dados, ou
seja, sob como construir um novo conjunto de variáveis (fatores) menor que o conjunto original, mas que consiga recuperar uma parcela significativa das correlações entre as variáveis originais.
Conhecer os principais métodos de extração e rotação dos fatores e que estão disponíveis
no SPSS Statistics.
Análise de Sobrevivência
Entender o que é a análise de sobrevivência e como ela pode, a partir dos dados, modelar o intervalo de tempo até a ocorrência de um evento de interesse. Conhecer as principais técnicas de análise de sobrevivência (Kaplan-Meier e Regressão de Cox) que estão disponíveis no SPSS Statistics.
Regressão Linear
Aprenda como interpretar os resultados de uma análise de regressão linear para tomar a melhor decisão. Também aprenda alguns passos preliminares para a análise dos dados, incluindo checagem de suposições e como proceder quando elas falham.
Regressão Logística
Entender os princípios da análise de regressão logística para prever uma variável dependente categórica com duas ou mais categorias e como avaliar a qualidade do ajuste do modelo, seja ele logístico binário (com duas categorias de resposta) ou multinomial (com três ou mais categorias). Conhecer os procedimentos de regressão logística que estão disponíveis no SPSS Statistics.
Introdução ao SPSS Modeler
Tenha uma visão geral dos fundamentos de Data Mining usando o SPSS Modeler. Tomando por base a metodologia CRISP-DM, aprenda os princípios e práticas do processo de Data Mining. A estrutura do curso segue os estágios de um projeto típico de Data Mining, desde a leitura dos dados até a exploração, transformação, modelagem e efetiva interpretação dos resultados. Conheça as técnicas básicas para a leitura, exploração e manipulação de dados com o SPSS Modeler.
Modelagem Preditiva com SPSS Modeler
Desenvolva modelos para previsão de variáveis categóricas e contínuas, usando técnicas de redes neurais, árvores de decisão, regressão logística, redes bayesianas, séries temporais e modelos de support vector machines (SVM). Neste curso, estão incluídos exemplos de uso dos nós Previsor Categórico Automático (Auto Classifier) e Previsor Contínuo Automático (Auto Numeric), para seleção automática de modelos. Também são discutidas técnicas de seleção das melhores informações para o modelo e de detecção de valores extremos. As principais opções de cada nó de modelagem são revisadas, com sugestões sobre quando e como usar cada modelo. Além disto, você aprende a combinar dois ou mais modelos para melhorar suas previsões.
Agrupamento e Associação com SPSS Modeler
Aprenda como segmentar ou agrupar dados com todas as técnicas de agrupamento disponíveis no SPSS Modeler.
Além disto, conheça exemplos de criação e aplicação de modelos de Associação, para descobrir regras que descrevam as relações existentes em um conjunto de itens, e de modelos de Análise de Sequências, para descobrir regras que descrevam as relações existentes em um conjunto de itens ao longo do tempo.