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Inovação

A universidade oferece um modelo de aprendizagem em linha que combina a mais recente tecnologia educacional com o máximo rigor pedagógico. Um método único com o mais alto reconhecimento internacional que fornecerá as chaves para o estudante se desenvolver num mundo em constante mudança, onde a inovação deve ser a aposta essencial de qualquer empresário.

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As exigências mais altas

O critério de admissão da TECH não é económico. Não é necessário fazer um grande investimento para estudar nesta universidade. No entanto, para se formar na TECH, serão testados os limites da inteligência e capacidade do estudante. Os padrões académicos desta instituição são muito elevados...

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Talento

Este programa é uma proposta única para fazer sobressair o talento do estudante no ambiente empresarial. Uma oportunidade para dar a conhecer as suas preocupações e a sua visão de negócio.

A TECH ajuda os estudantes a mostrar o seu talento ao mundo no final deste programa.

Contexto multicultural

Ao estudar na TECH, os estudantes podem desfrutar de uma experiência única. Estudará num contexto multicultural. Num programa com uma visão global, graças ao qual poderá aprender sobre a forma de trabalhar em diferentes partes do mundo, compilando a informação mais recente que melhor se adequa à sua ideia de negócio.

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Aprenda com os melhores

A equipa docente da TECH explica na sala de aula o que os levou ao sucesso nas suas empresas, trabalhando num contexto real, animado e dinâmico. Professores que estão totalmente empenhados em oferecer uma especialização de qualidade que permita aos estudantes avançar nas suas carreiras e se destacar no mundo dos negócios.

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A TECH procura a excelência e, para isso, tem uma série de características que a tornam uma universidade única:

Análises

A TECH explora o lado crítico do aluno, a sua capacidade de questionar as coisas, a sua capacidade de resolução de problemas e as suas capacidades interpessoais. 

Excelência académica

A TECH oferece aos estudantes a melhor metodologia de aprendizagem on-line. A universidad combina o método Relearning (a metodologia de aprendizagem mais reconhecida internacionalmente) com Case Studies Tradição e vanguarda num equilíbrio difícil, e no contexto do itinerário académico mais exigente.  

Economia de escala

A TECH é a maior universidade online do mundo. Tem uma carteira de mais de 10.000 pós-graduações universitárias. E na nova economia, volume + tecnologia = preço disruptivo. Isto assegura que os estudos não são tão caros como noutra universidade.

Na TECH terá acesso aos estudos de casos mais rigorosos e atualizados no meio académico"

O plano de estudos deste Curso de especialização foi concebido por uma equipa de especialistas na matéria para responder especificamente às necessidades dos profissionais das ciências empresariais. Este compêndio de conteúdos foi também criado com uma perspetiva centrada na aprendizagem aplicada que permitirá ao profissional intervir com sucesso através de uma visão alargada ligada ao ambiente real da profissão. 

Este plano de estudos conduzi-lo-á ao sucesso no local de trabalho através de uma aprendizagem abrangente sobre estatísticas empresariais"   

Plano de estudos

O Curso de especialização intensivo em Estatísticas para a Empresa da TECH Universidade de Tecnologia prepara o aluno para enfrentar desafios e decisões empresariais tanto a nível nacional como internacional. O seu conteúdo destina-se a encorajar o desenvolvimento de competências de estatística para permitir uma tomada de decisão mais rigorosa em ambientes incertos.  

Ao longo de 600 horas de estudo, o aluno analisará uma multiplicidade de casos práticos, conseguindo uma aprendizagem profunda e completa que será muito útil para a transferir para a sua prática profissional. Trata-se, portanto, de uma verdadeira imersão em situações reais de negócios.  

Este Curso de especialização lida em profundidade com diferentes áreas da empresa e foi concebido para os gestores compreenderem a gestão empresarial de uma perspetiva estratégica, internacional e inovadora.  

Um plano concebido para si, centrado no seu aperfeiçoamento profissional e que o prepara para alcançar a excelência no campo da gestão empresarial. Um Curso de especialização que responde às suas necessidades e às da sua empresa através de conteúdos inovadores baseados nas últimas tendências e apoiados pela melhor metodologia educativa e uma faculdade excecional que lhe darão as competências necessárias para resolver situações críticas de uma forma criativa e eficiente. 

Este Curso de especialização tem a duração de 6 meses e é lecionado de forma completamente online.

Módulo 1. Matemáticas empresariais
Módulo 2. Estatística I
Módulo 3. Estatística II
Módulo 4. Econometria

Onde, quando e como são ministradas?

A TECH oferece a possibilidade de desenvolver este Curso de especialização em Estatísticas para a Empresa completamente online. Durante os 6 meses de duração da especialização, o aluno poderá aceder a todos os conteúdos deste Curso de especialização a qualquer altura, permitindo-lhe autogerir o seu tempo de estudo.

Módulo 1. Matemáticas empresariais

1.1. Elementos básicos de álgebra linear e matricial

1.1.1. O espaço vetorial de IRn, funções e variáveis

1.1.1.1. Representação gráfica de conjuntos de R
1.1.1.2. Conceitos básicos de funções reais de várias variáveis. Operações com funções
1.1.1.3. Tipos de funções
1.1.1.4. Teorema de Weirtrass

1.1.2. Otimização com restrições desiguais

1.1.2.1. O método gráfico de duas variáveis

1.1.3. Tipos de funções

1.1.3.1. Variáveis separadas
1.1.3.2. Variáveis polinomiais
1.1.3.3. Racionais
1.1.3.4. Formas quadráticas

1.2. Matrizes: tipos, conceitos e operações

1.2.1. Definições básicas

1.2.1.1. Matriz de ordem m x n
1.2.1.2. Matrizes quadradas
1.2.1.3. Matriz de identidade

1.2.2. Operações com matrizes

1.2.2.1. Soma de matrizes
1.2.2.2. Produto de um número real por uma matriz
1.2.2.3. Produto de matrizes

1.3. Transposição de matrizes

1.3.1. Matriz diagonalizável
1.3.2. Propriedades da transposição de matrizes
1.3.2.1. Propriedade involutiva

1.4. Determinantes: cálculo e definição

1.4.1. Conceito de determinantes

1.4.1.1. Definição de determinantes
1.4.1.2. Matriz quadrada de ordem 2.3 e superior a 3

1.4.2. Matrizes triangulares

1.4.2.1. Cálculo da matriz triangular
1.4.2.2. Cálculo da matriz quadrada não triangular

1.4.3. Propriedades dos determinantes

1.4.3.1. Simplificação dos cálculos
1.4.3.2. Cálculo, em qualquer caso

1.5. A inversão de matrizes

1.5.1. Propriedades da inversão matricial

1.5.1.1. Conceito de inversão
1.5.1.2. Definições e conceitos básicos associados

1.5.2. Cálculo da inversão matricial

1.5.2.1. Métodos e cálculo
1.5.2.2. Exceções e exemplos

1.5.3. Expressão e equação matricial

1.5.3.1. Expressão matricial
1.5.3.2. Equação matricial

1.6. Resolução de sistemas de equações

1.6.1. Equações lineares

1.6.1.1. Discussão do sistema. Teorema de Rouché-Fobenius
1.6.1.2. Regra de Cramer: resolver o sistema
1.6.1.3. Os sistemas homogéneos

1.6.2. Espaços vetoriais

1.6.2.1. Propriedades do espaço vetorial
1.6.2.2. Combinação linear de vetores
1.6.2.3. Dependência e independência lineares
1.6.2.4. Coordenadas de um vetor
1.6.2.5. Teorema das bases

1.7. Formas quadráticas

1.7.1. Conceito e definição das formas quadráticas
1.7.2. Matrizes quadráticas

1.7.2.1. Lei da inércia das formas quadráticas
1.7.2.2. Estudo do signo por valores próprios
1.7.2.3. Estudo do signo por menores

1.8. Funções de uma variável

1.8.1. Análise do comportamento de uma quantidade

1.8.1.1. Análise local
1.8.1.2. Continuidade
1.8.1.3. Continuidade limitada

1.9. Limites de funções, domínio e imagem em funções reais

1.9.1. Funções de várias variáveis

1.9.1.1. Vetor de várias variáveis

1.9.2. Domínio de uma função

1.9.2.1. Conceito e aplicações

1.9.3. Limites de funções

1.9.3.1. Limites de uma função num ponto
1.9.3.2. Limites laterais de uma função
1.9.3.3. Limites de funções racionais

1.9.4. A indeterminação

1.9.4.1. Indeterminação em funções com raízes
1.9.4.2. Indeterminação 0/0

1.9.5. Domínio e imagem de uma função

1.9.5.1. Conceito e características
1.9.5.2. Cálculo do domínio e da imagem

1.10. Derivados: análise comportamental

1.10.1. Derivadas de uma função num ponto

1.10.1.1.Conceito e características
1.10.1.2.Interpretação geométrica

1.10.2. Regras de derivação

1.10.2.1. Derivação de uma constante
1.10.2.2. Derivação de uma soma ou diferenciação
1.10.2.3. Derivação de um produto
1.10.2.4. Derivação da inversa
1.10.2.5. Derivação da composta

1.11. Aplicações derivadas ao estudo de funções

1.11.1. Propriedades das funções deriváveis
1.11.2. Avaliação de magnitudes económicas
1.11.3. Diferenciabilidade

1.12. Otimização de funções de várias variáveis

1.12.1. Otimização de funções

1.12.1.1. Otimização com restrições de igualdade
1.12.1.2. Pontos críticos
1.12.1.3. Extremos relativos

1.12.2. Funções convexas e côncavas

1.12.2.1. Propriedades das funções convexas e côncavas
1.12.2.2. Pontos de inflexão
1.12.2.3. Crescimento e decrescimento

1.13. Integrais indefinidas

1.13.1. Primitiva e integral indefinida

1.13.1.1. Conceitos básicos
1.13.1.2. Métodos de cálculo

1.13.2. Integrais imediatas

1.13.2.1. Propriedades das integrais imediatas

1.13.3. Métodos de integração

1.13.3.1. Integrais racionais

1.14. Integrais definidas

1.14.1. Teorema de Barrow 

1.14.1.1. Definição do teorema
1.14.1.2. Bases de cálculo
1.14.1.3. Aplicações do teorema

1.14.2. Corte de curvas em integrais definidas

1.14.2.1. Conceito de corte de curvas
1.14.2.2. Bases de cálculo e estudo das operações
1.14.2.3. Aplicações do cálculo de corte de curvas

1.14.3. O teorema da média

1.14.3.1. Conceito teorema de intervalo fechado
1.14.3.2. Bases de cálculo e estudo das operações
1.14.3.3. Aplicações do teorema

Módulo 2. Estatística I

2.1. Introdução à estatística

2.1.1. Conceitos básicos
2.1.2. Tipos de variáveis
2.1.3. Informação estatística

2.2. Ordenação e classificação do registo de dados

2.2.1. Descrição de variáveis
2.2.2. Tabela de distribuição de frequências
2.2.3. Quantitativas e qualitativas

2.3. Aplicações das TIC e sistemas práticos

2.3.1. Conceitos básicos
2.3.2. Ferramentas
2.3.3. Representação de dados

2.4. Medidas sumárias de dados I

2.4.1. Medidas descritivas
2.4.2. Medidas de centralização
2.4.3. Medidas de dispersão
2.4.4. Medições de forma ou posição

2.5. Medidas sumárias de dados II

2.5.1. Diagrama de caixa
2.5.2. Identificação de valores atípicos
2.5.3. Transformação de uma variável

2.6. Análise do conjunto de duas variáveis estatísticas

2.6.1. Tabulação de duas variáveis
2.6.2. Tabelas de contingência e representações gráficas
2.6.3. Relação linear entre variáveis quantitativas

2.7. Séries temporais e números de índice

2.7.1. As séries temporais
2.7.2. Taxas de variação
2.7.3. Números de índice
2.7.4. O IPC e séries temporais deflacionadas

2.8. Introdução à probabilidade: cálculo e conceitos básicos

2.8.1. Conceitos básicos
2.8.2. Teoria dos conjuntos
2.8.3. Cálculo de probabilidades

2.9. Variáveis aleatórias e funções de probabilidade

2.9.1. Variáveis aleatórias
2.9.2. Medidas das variáveis
2.9.3. Função de probabilidade

2.10. Modelos de probabilidade para variáveis aleatórias

2.10.1. Cálculo de probabilidades
2.10.2. Variáveis aleatórias discretas
2.10.3. Variáveis aleatórias contínuas
2.10.4. Modelos derivados da distribuição normal

Módulo 3. Estatística II

3.1. Probabilidade: variável aleatória

3.1.1. A experiência aleatória
3.1.2. Axiomas de probabilidade
3.1.3. Propriedades elementares

3.2. Modelos de probabilidade

3.2.1. As variáveis aleatórias
3.2.2. Distribuição de Bernouilli
3.2.3. Distribuição binomial
3.2.4. Distribuição multinomial

3.3. Cálculo de probabilidades e pontos críticos com R

3.3.1. A distribuição normal ou gaussiana
3.3.2. R comander
3.3.3. Propriedades

3.4. Inferência estatística: alguns conceitos prévios

3.4.1. Definições e conceitos prévios
3.4.2. A distribuição binomial e cálculo
3.4.3. Curva normal e cálculo

3.5. Os estimadores pontuais: distribuições de amostragem e propriedades

3.5.1. Conceitos gerais da distribuição da amostragem
3.5.2. Estimativa pontual
3.5.3. Estimativa por intervalo

3.6. Os tntervalos de confiança: para média, proporção, variância. IC em duas populações

3.6.1. Intervalos para amostras simples ou múltiplas
3.6.2. Método bootstrap
3.6.3. Intervalos bayesianos

3.7. Os contrastes de hipóteses em métodos de inferência estatística

3.7.1. Testes de hipótese estatística
3.7.2. Região de rejeição e aceitação
3.7.3. Regras de decisão

3.8. Casos particulares: média populacional, variância e proporção. Contrastes paramétricos

3.8.1. Desvios conhecidos e desconhecidos
3.8.2. Rácio de verosimilhança
3.8.3. Contraste de igualdade

3.9. Teste de adequação do qui-quadrado

3.9.1. Agregação de dados
3.9.2. Região crítica
3.9.3. Frequência esperada

3.10. Contraste do suposto de normalidade: o contraste Jarque-Bera

3.10.1. Variáveis significativas
3.10.2. Teorema central do limite
3.10.3. Os estimadores, histograma

3.11. Contraste de independência com duas variáveis qualitativas

3.11.1. Conceito de independência de variáveis
3.11.2. Frequências observadas e esperadas
3.11.3. Cálculo do contraste

3.12. O modelo de regressão linear simples e a estimativa pontual

3.12.1. Coeficiente de regressão e coeficiente de correlação linear
3.12.2. Inferência de parâmetros
3.12.3. Pressupostos do modelo

3.13. Intervalo de confiança e linha de regressão

3.13.1. A função linear e a regressão
3.13.2. A regressão linear simples
3.13.3. Variáveis exógenas e endógenas 

3.14. Previsões e aplicações para as tecnologias de informação e comunicação

3.14.1. Quadro teórico e conceptual
3.14.2. Técnicas de recolha e análise
3.14.3. Objetivos gerais e específicos

3.15. O modelo de regressão múltipla e estimativa pontual

3.15.1. Hipótese e estimativa
3.15.2. Tipos de erros e ajustes do modelo
3.15.3. Extensões do modelo linear

3.16. O contraste de significância global da regressão

3.16.1. A tabela Anova
3.16.2. Multicolinearidade

Módulo 4. Econometria

4.1. O método de estimação dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO)

4.1.1. Modelo de regressão linear
4.1.2. Tipos de conteúdos
4.1.3. Linha geral e estimativa MQO

4.2. O método Com noutros cenários

4.2.1. Abandono dos pressupostos básicos
4.2.2. Comportamentos do método
4.2.3. Efeito das alterações nas medidas

4.3. Propriedades dos estimadores MQO

4.3.1. Momentos e propriedades
4.3.2. Estimativa de variâncias
4.3.3. Formas matriciais

4.4. Cálculo da variância de MQO 

4.4.1. Conceitos básicos
4.4.2. Contrastes de hipóteses
4.4.3. Coeficientes do modelo

4.5. Teste de hipóteses no modelo de regressão linear

4.5.1. Contraste T
4.5.2. Contraste F
4.5.3. Contraste global

4.6. Intervalos de confiança

4.6.1. Objetivos
4.6.2. Num coeficiente
4.6.3. Numa combinação de coeficientes

4.7. Problemas de especificação

4.7.1. Utilização e conceito
4.7.2. Tipos de problemas
4.7.3. Variáveis explicativas não observáveis

4.8. Previsão no modelo de regressão linear

4.8.1. Previsão
4.8.2. Intervalos de um valor médio
4.8.3. Aplicações

4.9. Análise residual na previsão linear

4.9.1. Objetivos e conceitos gerais
4.9.2. Ferramentas de análise
4.9.3. A análise de resíduos

4.10. Variáveis qualitativas no MRLG I

4.10.1. Fundamentos
4.10.2. Modelos com vários tipos de informação
4.10.3. Métricas lineares

4.11. Variáveis qualitativas no MRLG II

4.11.1. Variáveis binárias
4.11.2. Utilização de variáveis dummy
4.11.3. Séries temporais

4.12. Autocorrelação

4.12.1. Conceitos básicos
4.12.2. Consequências
4.12.3. Contraste

4.13. Heterocedasticidade

4.13.1. Conceito e contrastes
4.13.2. Consequências
4.13.3. Séries temporais

Uma experiência de capacitação única, fundamental e decisiva para impulsionar o seu desenvolvimento profissional"