Análise e Projeção de Mercados - pecepoli

PRÉ INSCRIÇÃO - Atualização
Análise e Projeção de Mercados

Pacman


Dúvidas?
Para maiores informações, por favor, entrar em contato com a nossa Central de Apoio ao Aluno:
Atendimento online: de segunda-feira à sexta-feira, das 08h30 às 20h00.
E-mail: atendimento@pecepoli.com.br

Atualização

Análise e Projeção de Mercados

O curso foca em modelos estatísticos e de machine learning e linguagem R com o objetivo de atualizar e especializar profissionais no entendimento desses modelos e no uso de tecnologias específicas que os permitam compreender, usar e correlacionar dados e variáveis e explicar modelos preditivos gerados.

• Carga Horária Total
42h
• Duração
07 meses
• 2ª e 5ª feira
19h00 - 22h00
• Turma
2022
• Início
21/02/2022

Conteúdo

O Curso de Atualização em “Análise e Projeção de Mercados” terá duração de 42 horas, sendo realizado as segundas e quintas-feiras, das 19h30 às 22h00.

Disciplinas

1. Introdução à Análise e Projeção de Mercados
Objetivo: Apresenta os conceitos introdutórios para análise e projeção de mercado, abordando onde aplicar e como obter retorno e projetos, entender a coleta e estruturação de bases de dados, incluindo o contexto big data, além de discussão de casos reais.
Conteúdo programático: Conhecer os conceitos básicos necessários a análises e projeções de mercado. Introdução a coleta e estruturação das bases de dados: apresentar os conceitos de estruturação e coleta de dados. Análise de casos reais de planejamento e projeções que foram resolvidos através da aplicação das técnicas que abordadas no curso.
2. Introdução à Linguagem R
Objetivo: fornecer conhecimento introdutórios da linguagem R.
Conteúdo programático: Introdução aos principais tipos de dados e processos de manipulação de dados.
3. Fundamentos de Estatística com prática usando linguagem R
Objetivo: fornecer os conceitos básicos de estatística para entendimento de modelos de classificação e preditivos.
Conteúdo Programático: conceitos elementares de estatística, com enfoque em probabilidade, estatística descritiva, definição de população e amostra, medidas de centralidade e variabilidade, análise exploratória univariada e bivariada, categoria dos dados, tabulação dos dados, tipos de distribuição, análise gráfica. Exemplos práticos usando linguagem R.
4. Técnica avançadas de exploração e análise de dados com prática usando linguagem
Objetivo: fornecer conhecimentos avançado de técnicas de regressão, segmentação, agrupamento e técnicas de séries temporais.
Conteúdo Programático: Parte 1 - abordagem das construções dos Modelos de Classificação (Decision Tree e K-means) e Modelos Preditivos de Regressão Linear (simples e múltiplas) e sua utilidade nas análises e projeções de Mercado. Exemplos práticos usando linguagem R.
Parte 2 - abordagem das técnicas de projeção dos dados considerando suas sazonalidades ao longo do tempo utilizando séries temporais. Detalhando os modelos auto regressivos: ARMA e ARIMA. Exemplos práticos usando linguagem R.
5. Aplicação a modelos de mercado
Objetivo: praticar os conceitos aprendidos e fazer análises usando bases de dados públicas e linguagem R.
Conteúdo Programático: Bases de dados disponíveis correlacionadas ao mercado de energia elétrica. Proposição de modelos básicos para análise e projeção do mercado e discussão de possíveis melhorias. Aplicação de técnicas anteriormente mencionadas a este mercado específico. Exemplos práticos usando linguagem R.

Critério geral de aprovação e obtenção do certificado

O certificado do Curso emitido oficialmente pelo Universidade de São Paulo está condicionado a presença superior ou igual a 75%.

ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (PECE/EPUSP) reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.

Empresas fornecedoras de serviços almejam a melhora do serviço ofertado, maximizando sua qualidade, diminuindo os custos da produção e aumentando o lucro. Empresas data-driven são caracterizadas por utilizarem dados como importantes ativos para alcançar esses objetivos a partir de análises e diferentes tipos de predições. Data literacy facilita a construção de uma cultura orientada por dados, pois habilita os profissionais a “falar” dados, ou seja, compreender, usar e explicar dados. Nesse contexto, é essencial saber analisar dados históricos e fazer projeções para diferentes cenários. Modelos estatísticos e de Machine Learning (ML) são as ferramentas que suportam diferentes predições. O tipo de mercado e os objetivos das análises determinam quais modelos são os mais adequados. No mercado de energia elétrica, ML tem sido aplicado com sucesso para a predição de incidência de radiação solar, essencial para a geração de eletricidade fotovoltaica no contexto de energias renováveis. Por outro lado, para a análise e projeção de consumo e distribuição de energia elétrica, modelos estatísticos se mostram mais adequados por permitirem explicar mais facilmente variações encontradas.

Objetivo

O curso foca em modelos estatísticos e de machine learning e linguagem R com o objetivo de atualizar e especializar profissionais no entendimento desses modelos e no uso de tecnologias específicas que os permitam compreender, usar e correlacionar dados e variáveis e explicar modelos preditivos gerados. Assim, ao final do curso pretende-se que o aluno adquira conhecimento especializado em Planejamento e Projeção de Mercado e consiga fazer análises, planejamento e projeções com o uso de técnicas e aplicações de data science, montagem e tratamento de bases de dados, análises exploratórias e algoritmos de séries temporais.

Público Alvo

Profissionais com nível superior com familiaridade com estatística e/ou programação em R.

Local & horário realização do curso
As aulas serão ministradas no modelo não presencias, mas síncrono (ao vivo), as segundas e quintas-feiras, das 19h00 às 22h00.

ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (PECE/EPUSP) reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.

Curso Coordenado pela Profa. Dra. Solange Nice Alves de Souza, do Departamento de Computação e Sistemas Digitais – EPUSP,  contará com  participação do especialista Prof. Kendji Eduardo Wolf.

ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (PECE/EPUSP) reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.

O investimento deste curso:
Valor total de R$ 2.100,00  ou em 03 parcelas mensais e consecutivas de R$ 700,00.
Pagamento à vista tem 5% de desconto.

Para maiores informações, por favor, entrar em contato com a nossa Central de Apoio ao Aluno:
Atendimento online:  de segunda-feira à sexta-feira, das 08h30 às 20h00.
E-mail: atendimento@pecepoli.com.br

ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (PECE/EPUSP) reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.

Processo seletivo
1. O interessado em participar do Processo Seletivo deste curso deverá proceder da seguinte forma:
a) Preencher a Ficha de Inscrição;
b) Efetuar o pagamento da taxa de inscrição no valor de R$ 150,00 (cento e cinquenta reais), através de boleto bancário. O boleto bancário será enviado automaticamente para sua caixa postal logo após o preenchimento e envio da ficha de inscrição.
2. Seleção
A seleção será feita com base nas informações fornecidas pelo interessado na “Ficha de Inscrição”.

Caso o interessado seja aprovado, receberá e-mail do Centro de Apoio ao Aluno, com instruções para efetivar sua matrícula.
Lembre-se que, a participação no processo seletivo só será possível com a confirmação do pagamento da taxa de inscrição.

Datas de inscrição e matrícula
Inscrições: a partir de 22/10/2021.
Entrevista: não há.
Resultado: por e-mail ou telefone.
Matrículas: a partir de 06/12/2021.
Início das Aulas: 21/02/2022.

Matrícula no curso
Para matricular-se neste curso o interessado deve ter sido aprovado no respectivo Processo Seletivo.
O inscrito que for aprovado no Processo Seletivo, deverá nos apresentar no ato da matrícula, uma cópia simples (que será retida ) e original dos seguintes documentos:
a) CPF;
b) RG;
c) Diploma do curso superior;
d) Comprovante de residência;
e) 01 foto 3X4 recente;
f) Termo de compromisso de pagamento das parcelas financeiras referentes ao valor de investimento do curso.

A efetivação da sua matrícula deverá ser devidamente confirmada pelo Centro de Apoio ao Aluno.
A matrícula somente será considerada efetuada mediante o nosso recebimento de todos os documentos necessários acima mencionados.

ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (PECE/EPUSP) reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.

Certificação USP


Para que o aluno conquiste o certificado do curso de Análise e Projeção de Mercados, emitido oficialmente pela Universidade de São Paulo, deverá ser aprovado em todas as disciplinas do curso, com nota mínima de 7,0 e presença acima ou igual a 75%, assim como a aprovação da sua monografia pela banca examinadora.

Certificado USP

Processo de inscrição

Para realizar a inscrição e participar do Processo Seletivo o candidato deverá proceder da seguinte forma:

PRÉ-REQUISITOS

Espera-se dos candidatos, sólida formação superior, conhecimentos básicos de inglês e experiência profissional.

PAGAMENTO

Efetue o pagamento da taxa de inscrição no valor de R$ 150,00 (Cento e cinquenta reais), por meio de boleto bancário, enviado automaticamente para o e-mail cadastrado.

O valor da taxa será abatido na 2ª parcela do curso. Caso o candidato não seja aprovado, esse valor não será devolvido.

SELEÇÃO

A seleção será feita com base nas informações fornecidas pelo interessado na “Ficha de Inscrição”. Caso o interessado seja aprovado, receberá e-mail do Centro de Apoio ao Aluno, com instruções para efetivar sua matrícula.

Só será possível participar do processo seletivo, após a confirmação do pagamento da taxa de inscrição.

ATENÇÃO! - O Programa de Educação Continuada da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo - PECE/EPUSP reserva-se o direito de não realizar este curso, ou modificar sua data.

Estrutura
de qualidade

Histórias de Sucesso

Torne-se um líder produtivo no mercado.