Courses

Extensões de Modelos de Regressão (CE 092)

• Walmes Zeviani & Paulo Justiniano Ribeiro Jr
• Curso de Estatística - 8º semestre · UFPR
• 60 hrs

• Revisão de modelos lineares e lineares generalizados
• Modelos de regressão local, splines, aditivos generalizados e não lineares
• Modelos de regressão com erros heterocedásticos e correlacionados
• Modelos de efeitos aleatórios
• Modelos de regressão quantílica
• Modelos de árvores de regressão e classificação
• Modelos de redes neurais
• Introdução aos modelos de regressão multivariados

Controle de Processos Industriais (CE 074)

• Walmes Zeviani
• Curso de Estatística - 6º semestre · UFPR
• 60 hrs

• Revisão de Planejamento de Experimentos I.
• Introdução aos experimentos fatoriais.
• Planejamentos fatoriais 2$^k$ e 3$^k$.
• Experimentos com confundimento de termos com blocos.
• Experimentos fatoriais 2$^k$ e 3$^k$ fracionados.
• Planejamento evolucionário de experimentos.
• Metodologia de superfície de resposta.

Mineração de Texto

• Walmes Zeviani
• Curso de Estatística - Optativa · UFPR
• 60 hrs

• Web-scraping.
  • Documentos XML/HTML/JSON.
  • Linguagem Xpath.
  • Protocolos de conexão.
  • Automação de web crawlers.
• Mineração de texto.
  • Preprocessamento de texto.
  • Medidas de ponderação.
  • Medidas de similaridade, agrupamento e classificação.
  • Análise de sentimentos.
  • Análise de tópicos.

Métodos Estatísticos em Pesquisa Científica

• Paulo Justiniano & Walmes Zeviani (participações pontuais)
• Programas de Pós Graduação · UFPR
• 60 hrs

Ementa do Curso

• Fundamentos de estatística, princípios e áreas de aplicação.
• Métodos descritivos.
• Noções de probabilidades e variáveis aleatórias.
• Amostragem, modelagem e inferência estatística.
• Estudos de caso em aplicações de estatística.

Conteúdo das minhas participações

• Visualização de dados (3 encontros).
• Plajenamento e análise de experimentos (2 encontros).

Exploração e comunicação de dados com R e Python

• Walmes Zeviani & Paulo Justiniano Ribeiro Jr
• Curso de Especialização em Data Science e Big Data · UFPR
• Módulo de 20 hrs em Linguagens de Programação para Ciência de Dados

• Manipução de dados com Python.
• Manipulação de dados com R.
• Gráficos, relatórios e dashboards.

Controle Estatístico de Qualidade (CE 219)

• Walmes Zeviani & Cesar Augusto Taconeli
• Curso de Estatística - 5º semestre · UFPR
• 60 hrs

• Qualidade.
• Controle estatístico de qualidade.
• Gráficos de controle.
• Inspeção de qualidade.
• Amostragem dupla, simples, múltipla e sequencial.

Estatística Computacional II (CE 089)

• Walmes Zeviani
• Curso de Estatística - 6º semestre · UFPR
• 60 hrs

• Geração de números aleatórios.
• Métodos computacionalmente intensivos.
  • Testes de aleatorização.
  • Métodos Jackknife.
  • Métodos Bootstrap.
  • Métodos Monte Carlo.
• Planejamento e execução de estudos de simulação.
• Métodos de otimização.

Machine Learning

• Walmes Zeviani & Eduardo Vargas Ferreira
• Curso de Estatística - Optativa · UFPR
• 60 hrs

• Métodos de reamostragem.
• Métodos de otimização.
• Regularização.
• Aprendizado supervisionado.
  • Métodos baseados em árvores de decisão.
  • Bayes ingênuo e análise discriminante.
  • Máquinas de vetores de suporte.
  • Redes neurais artificiais.
• Aprendizado não supervisionado.

Pesquisa Reproduzível

• Walmes Zeviani
• Curso de Estatística - Optativa · UFPR
• 60 hrs

• Geração de documentos dinâmicos.
• Construção ágil de sites.
• Visualização interativa de dados.
• Dashboards e uso de interfaces gráficas.
• Desnvolvimento de pacotes R.

Planejamento e Análise de Experimentos com o R (APV 7037)

• Walmes Zeviani
• Programa de Pós Graduação em Agronomia - Produção Vegetal · UFPR
• 45 hrs

• Introdução ao R para análise de experimentos.
• Análise de experimentos com uma fonte de variação.
• Análise de experimentos fatoriais.
• Análise de experimentos com regressão linear e não linear.
• Introdução aos relatórios dinâmicos com Rmarkdown.

Estatística Computacional I (CE 083)

• Walmes Zeviani
• Curso de Estatística - 2º semestre · UFPR
• 60 hrs

• Computação ciêntífica e interação com o R.
• Objetos e classes.
• Indexação e seleção condicional.
• Entrada e saída de dados.
• Programando com dados.
• Análise exploratória de dados.
• Probabilidade de variáveis aleatórias.
• Inferência estatística.
• Relatórios dinâmicos.

Análise de Regressão Linear (CE 071)

• Walmes Zeviani
• Curso de Estatística - 5º semestre · UFPR
• 60 hrs

• Análise de regressão simples e múltipla.
• Estimação dos parâmetros.
• Análise de resíduos.