Se você está à procura de uma experiência acadêmica 100% online que proporcione o necessário para dominar a programação do software estatístico, bem como as aplicações existentes, este Programa avançado é a opção ideal para você"

A contribuição da Ciência da Computação para o campo da estatística é incalculável, começando com o desenvolvimento de softwares cada vez mais especializados, capazes de realizar processos complexos relacionados à pesquisa e compreensão de dados que apoiam as ações de um determinado sujeito (seja ele um indivíduo, uma empresa, um estudo etc.) Dessa forma, é possível trabalhar com fluxos de informação maiores, ao mesmo tempo em que se reduz consideravelmente o tempo na análise estatística e se melhoram os resultados obtidos.

Com base nisso e tomando como referência os últimos avanços realizados em matéria de programação e algoritmos, a TECH e sua equipe de especialistas em Engenharia da Computação e Finanças desenvolveram este Programa avançado de Software Estatístico, uma experiência acadêmica 100% online que promete se tornar uma guia exclusiva e exaustiva para desenvolver um conhecimento detalhado sobre este campo. Trata-se de uma capacitação com a qual, durante 450 horas de conteúdo diversificado, o graduado poderá aprofundar-se nos elementos de um programa e em sua estruturação, na documentação e na recursividade de aplicações financeiras.  Além disso, adquirirá um domínio do mais alto nível sobre o ambiente SPSS e R para realizar operações com objetos de maneira eficaz e eficiente.

Em apenas 6 meses de capacitação multidisciplinar, o aluno poderá aperfeiçoar suas competências profissionais através de um programa que inclui as últimas novidades do setor.  Também terá acesso a casos práticos e a materiais adicionais de alta qualidade: vídeos detalhados, artigos de pesquisa, leituras complementares, notícias, exercícios de autoconhecimento e muito mais. Todos os conteúdos estarão disponíveis no Campus Virtual desde o início da experiência acadêmica, onde o aluno poderá acessar de qualquer dispositivo com conexão à internet. Desta forma, será possível se especializar de forma autônoma e por meio de uma capacitação que permitirá ao profissional escolher quando e onde deseja estudar.

Um programa com o qual você adquirirá um domínio abrangente dos ambientes SPSS e R típicos dos melhores especialistas"

Este Programa avançado de Software Estatístico conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Estatística Aplicada
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações técnicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você terá a oportunidade de testar programas, bem como a caixa preta e branca, utilizando as ferramentas mais sofisticadas e modernas para documentação e conformação"

A equipe de professores deste programa inclui profissionais da área, cuja experiência profissional é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas instituições e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos nesta área.

Sem horários fixos ou aulas presenciais, você trabalhará para aperfeiçoar suas habilidades de forma abrangente por meio de uma capacitação que se adapta a sua disponibilidade"

Você conhecerá de forma detalhada as características das estruturas de dados estáticas e dinâmicas, aprofundando-se em matrizes e pesquisa de padrões"

O desenvolvimento deste Programa avançadode Software Estatístico foi realizado seguindo as diretrizes da prestigiada e eficaz metodologia Relearning, em cuja aplicação a TECH é pioneira. Essa técnica pedagógica consiste na reiteração dos conceitos mais importantes ao longo do conteúdo programático de tal maneira que o aluno vai adquirindo seus conhecimentos de forma natural e progressiva, sem a necessidade de investir horas extras na memorização. Além disso, se apoia na inclusão de horas de material de alta qualidade, com o qual o aluno poderá aprofundar as diferentes seções do conteúdo de estudos em função as suas expectativas e interesses.

Graças ao uso da metodologia de Relearning no desenvolvimento desses programas, você não precisará investir horas extras em memorização, pois presenciará um processo de aprendizado novo, natural e progressivo"

Módulo 1. Programação

1.1. Introdução à programação

1.1.1. Estrutura básica de um computador
1.1.2. Software
1.1.3. Linguagens de programação
1.1.4. Ciclo de vida de um software

1.2. Projeto de algoritmos

1.2.1. A solução de problemas
1.2.2. Técnicas descritivas
1.2.3. Elementos e estrutura de um algoritmo

1.3. Elementos de um programa

1.3.1. Origem e características da linguagem C++
1.3.2. O ambiente de desenvolvimento
1.3.3. Conceito de programa
1.3.4. Tipos de dados fundamentais
1.3.5. Operadores
1.3.6. Expressões
1.3.7. Sentenças
1.3.8. Entrada e saída de dados

1.4. Sentenças de controle

1.4.1. Sentenças
1.4.2. Bifurcações
1.4.3. Circuitos

1.5. Abstração e modularidade: funções

1.5.1. Design modular
1.5.2. Conceito de função e utilidade
1.5.3. Definição de uma função
1.5.4. Fluxo de execução em uma chamada de função
1.5.5. Protótipo de uma função
1.5.6. Retorno dos resultados
1.5.7. Chamada de função: parâmetros
1.5.8. Passagem de parâmetro por referência e por valor
1.5.9. Âmbito identificador

1.6. Estruturas de dados estatísticos 

1.6.1. Matrizes
1.6.2. Matrizes Poliedros
1.6.3. Busca e classificação
1.6.4. Cadeias Funções de E/S para cadeias
1.6.5. Estruturas Uniões
1.6.6. Novos tipos de dados

1.7. Estruturas de dados dinâmicos: ponteiros

1.7.1. Conceito Definição de ponteiro
1.7.2. Operadores e operações com ponteiros
1.7.3. Matrizes de ponteiros
1.7.4. Ponteiros e matrizes
1.7.5. Ponteiros para cadeias
1.7.6. Ponteiros para estruturas
1.7.7. Indireção múltipla
1.7.8. Ponteiros para funções
1.7.9. Passagem de funções, estruturas e matrizes como parâmetros de funções

1.8. Arquivos

1.8.1. Conceitos básicos
1.8.2. Operações com arquivos
1.8.3. Tipos de arquivos
1.8.4. Organização dos arquivos
1.8.5. Introdução aos arquivos C++
1.8.6. Manipulação de arquivos

1.9. Recursividade

1.9.1. Definição de recursividade
1.9.2. Tipos de recursividade
1.9.3. Vantagens e Desvantagens
1.9.4. Considerações
1.9.5. Conversão recursiva-iterativa
1.9.6. Recursividade com pilhas

1.10. Testes e documentação

1.10.1. Testes de programas
1.10.2. Teste da caixa branca
1.10.3. Teste da caixa preta
1.10.4. Ferramentas para realizar os testes
1.10.5. Documentação de programas

Módulo 2. Software Estatístico I

2.1. Introdução no ambiente SPSS

2.1.1. Como o SPSS funciona
2.1.2. Criação, listagem e remoção de objetos na memória

2.2. Console no SPSS

2.2.1. Ambiente de console no SPSS
2.2.2. Principais controles

2.3. Modo Script no SPSS

2.3.1. Ambiente de Script no SPSS
2.3.2. Principais comandos 

2.4. Objetos no SPSS

2.4.1. Objetos
2.4.2. Lendo dados de um arquivo
2.4.3. Guardando dados 
2.4.4. Geração de dados 

2.5. Estruturas de controle de fluxo de execução

2.5.1. Estruturas condicionais
2.5.2. Estruturas repetitivas/iterativas
2.5.3. Vetores e matrizes

2.6. Operações com objetos

2.6.1. Criação de objetos
2.6.2. Conversão de objetos
2.6.3. Operadores
2.6.4. Como acessar os valores de um objeto: o sistema de indexação?
2.6.5. Acessando os valores de um objeto nomeado
2.6.6. O editor de dados
2.6.7. Funções aritméticas simples
2.6.8. Cálculos com matriz

2.7. Funções em SPSS

2.7.1. Loops e vetorização
2.7.2. Criando suas próprias funções

2.8. Gráficos no SPSS

2.8.1. Gestão de gráficos

2.8.1.1. Abertura de vários dispositivos gráficos
2.8.1.2. Layout de um gráfico

2.8.2. Funções gráficas
2.8.3. Parâmetros gráficos

2.9. Pacotes SPSS

2.9.1. Biblioteca SPSS
2.9.2. Pacotes SPSS

2.10. Estatísticas no SPSS

2.10.1. Um exemplo simples de análise de variação
2.10.2. Fórmulas
2.10.3. Funções genéricas 

Módulo 3. Software Estatístico II

3.1. Introdução no ambiente R

3.1.1. Como o R funciona?
3.1.2. Criação, listagem e remoção de objetos na memória

3.2. Console em R

3.2.1. Ambiente de console no R
3.2.2. Principais controles

3.3. Modo Script no R

3.3.1. Ambiente de console no R
3.3.2. Principais comandos

3.4. Objetos no R

3.4.1. Objetos
3.4.2. Lendo dados de um arquivo
3.4.3. Guardando dados
3.4.4. Geração de dados

3.5. Estruturas de controle de fluxo de execução

3.5.1. Estruturas condicionais
3.5.2. Estruturas repetitivas/iterativas
3.5.3. Vetores e matrizes

3.6. Operações com objetos

3.6.1. Criação de objetos
3.6.2. Conversão de objetos
3.6.3. Operadores
3.6.4. Como acessar os valores de um objeto: o sistema de indexação
3.6.5. Acessando os valores de um objeto nomeado
3.6.6. O editor de dados
3.6.7. Funções aritméticas simples
3.6.8. Cálculos com matriz

3.7. Funções no R

3.7.1. Loops e vetorização
3.7.2. Escrevendo um programa no R
3.7.3. Criando suas próprias funções

3.8. Gráficos no R

3.8.1. Gestão de gráficos

3.8.1.1. Abertura de vários dispositivos gráficos
3.8.1.2. Layout de um gráfico

3.8.2. Funções gráficas
3.8.3. Comandos gráficos de baixo nível
3.8.4. Parâmetros gráficos
3.8.5. Os pacotes Grid e Lattice

3.9. Pacotes no R

3.9.1. Biblioteca no R
3.9.2. Pacotes no R

3.10. Estatísticas no R

3.10.1. Um exemplo simples de análise de variação
3.10.2. Fórmulas
3.10.3. Funções genéricas

Entre na onda do progresso e implemente em sua prática profissional as estratégias de informática mais inovadoras e técnicas para o desenvolvimento de software estatístico de última geração com o mais alto nível de qualidade"