Curso de Formação de Análise Estatística e Multivariada em R: aplicações em sistemas com vários componentes
Objetivos do Curso
Pretende-se que os formandos adquiram conhecimentos na utilização de ferramentas computacionais para análise estatística e multivariada de dados, numa perspectiva abrangente e actual de metodologias implementadas em ambiente R, fomentando a análise crítica, interpretação e apresentação dos resultados a partir do estudo de vários exemplos concretos.Condições de Acesso e Ingresso
Recomenda-se que os formandos do curso tenham ou (frequentem) um curso de formação superior, ou tenham experiência profissional relevante dentro do âmbito desta formação. O curso requer que os formandos tenham noções básicas de matemática, informática e processamento de dados bem como, conhecimentos da língua inglesa para consulta da bibliografia recomendada.
A informação disponibilizada não dispensa a consulta do Aviso de Abertura disponível nesta página.
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Regime de Estudo
regime de e-learningLíngua(s) de Aprendizagem / Avaliação
PortuguêsRegras de Avaliação
Suficiente, Bom, Muito Bom e ExcelenteObjetivos da Aprendizagem e Competências a Desenvolver
Desenvolver competências na análise e manipulação multivariada de dados, experiência na utilização de uma aplicação computacional para estudo e interpretação de sistemas multidimensionais, desenvolver as capacidades de auto-aprendizagem, despertar para a importância da representação da informação na sua racionalização. Seleccionar métodos e técnicas de análise estatística e multivariada mais adequadas aos sistemas em estudo. Analisar, interpretar, organizar e apresentar os resultados obtidos, utilizando o Rstudio.Enquadramento Legal da Qualificação
Regulamento n.º 339/2012, publicado no Diário da República n.º 152, 2.ª série, de 7 de agosto (Regulamento de Criação e Funcionamento de Cursos não Conferentes de Grau na Universidade de Coimbra)Plano de Estudos
2023-2024
Tipo de Curso
Curso Não Conferente de Grau
Qualificação Atribuída: Diploma/Certificado
Duração: 94 HORAS
Créditos ECTS: 3.5