Se procura uma experiência académica 100% online que lhe proporcione tudo o que necessita para dominar a programação de Software Estatístico, bem como das aplicações já existentes, este Curso de especialização é perfeito para si"

O contributo da Informática para a área da Estatística é incalculável, a começar pelo desenvolvimento de software cada vez mais especializado, capaz de realizar processos complexos relacionados com a investigação e a compreensão dos dados que suportam as ações que um determinado sujeito (seja ele um indivíduo, uma empresa, para um estudo, etc.) pretende realizar. Desta forma, é possível trabalhar com fluxos de dados de maior dimensão, ao mesmo tempo que se reduz consideravelmente o tempo gasto na análise estatística e se melhoram os resultados obtidos.

Com base nisto e tomando como referência os últimos avanços em programação e algoritmos, a TECH e a sua equipa de especialistas em Engenharia Informática e Finanças desenvolveram este Curso de especialização em Software Estatístico, uma experiência académica 100% online que promete tornar-se um guia exclusivo e exaustivo para desenvolver um conhecimento detalhado deste campo. Trata-se de uma certificação que, ao longo de 450 horas de conteúdos diversificados, permite ao aluno aprofundar os elementos de um programa e a sua estruturação, documentação e recursividade das aplicações financeiras. Além disso, adquirirá o mais alto nível de proficiência no ambiente SPSS e R para realizar operações eficazes e eficientes com objetos.

Assim, em apenas 6 meses de formação multidisciplinar, poderá aperfeiçoar as suas competências profissionais através de um programa que inclui as últimas novidades do sector. Terá também acesso a casos de utilização de elevada qualidade e a material adicional: vídeos aprofundados, artigos de investigação, leituras complementares, notícias, exercícios de auto-conhecimento e muito mais. Tudo estará disponível no campus virtual desde o início da experiência académica, à qual o licenciado poderá aceder através de qualquer dispositivo com conexão à Internet. Desta forma, poderá especializar-se de forma autónoma e através de uma qualificação que decide quando e onde quer estudar.

Uma certificação com a qual adquirirá um domínio exaustivo dos ambientes SPSS e R típicos dos melhores especialistas"

Este Curso de especialização em Software Estatístico conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são: 

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Estatística Aplicada
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático com o qual está concebido fornece informações técnicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
• O seu foco especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre temas controversos e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

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

O seu corpo docente inclui uma equipa de profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, bem como especialistas reconhecidos de empresas líderes e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educativa, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma qualificação imersiva, programada para praticar em situações reais.

O design desta especialização foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.

Sem horários nem aulas presenciais, trabalhará para aperfeiçoar as suas competências de forma global através de uma qualificação que se adapta a si e à sua disponibilidade"

Aprenderá em pormenor as características das estruturas de dados estáticas e dinâmicas, aprofundando as matrizes e a pesquisa de padrões"

O desenvolvimento deste Curso de especialização em Software Estatístico foi efetuado de acordo com as orientações da prestigiada e eficaz metodologia Relearning aplicação na qual a TECH é pioneira. Esta técnica pedagógica consiste em reiterar os conceitos mais importantes consolidados ao longo de todo o curso, de modo a que os alunos adquiram conhecimentos de forma gradual e progressiva, sem terem de investir horas extra na memorização. Além disso, é apoiado pela inclusão de horas de material de alta qualidade, com o qual o aluno poderá aprofundar as diferentes secções do programa de acordo com as suas expetativas e interesses.

Graças à utilização da metodologia Relearning no desenvolvimento destes programas, não terá de investir horas extra na memorização, pois assistirá a um novo processo de aprendizagem, natural e progressiva"

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 uma aplicação informática

1.2. Desenho de algoritmos

1.2.1. Resolução 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 caraterísticas 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 controlo

1.4.1. Sentenças
1.4.2. Bifurcações
1.4.3. Loops

1.5. Abstração e modularidade: funções

1.5.1. Desenho modular
1.5.2. Conceito de função e utilidade
1.5.3. Definição de uma função
1.5.4. Fluxo de execução na chamada de uma função
1.5.5. Protótipo de uma função
1.5.6. Devolução de resultados
1.5.7. Chamada a uma função: parâmetros
1.5.8. Passagem de parâmetros por referência e por valor
1.5.9. Âmbito identificador

1.6. Estruturas de dados estáticos

1.6.1. Matrizes
1.6.2. Matrizes. Poliedros
1.6.3. Pesquisa e ordenação
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 dinâmicas: 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 a cadeias
1.7.6. Ponteiros a estruturas
1.7.7. Indireção múltipla
1.7.8. Ponteiros a funções
1.7.9. Passagem de funções, estruturas e matrizes como parâmetros de funções

1.8. Ficheiros

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

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 recursivo-iterativa
1.9.6. A pilha de recursão

1.10. Testes e documentação

1.10.1. Testes de programas
1.10.2. Teste da caixa branca
1.10.3. Prova da caixa negra
1.10.4. Ferramentas para realizar as provas
1.10.5. Documentação de programas

Módulo 2. Software estatístico I

2.1. Introdução ao ambiente SPSS

2.1.1. Como funciona o SPSS
2.1.2. Criar, listar e remover objetos na memória

2.2. Consola no SPSS

2.2.1. Ambiente de consola no SPSS
2.2.2. Principais controlos

2.3. Modo Script no SPSS

2.3.1. Ambiente Script no SPSS
2.3.2. Principais comandos

2.4. Objetos no SPSS

2.4.1. Objetos
2.4.2. Leitura de dados de um ficheiro
2.4.3. Guardar dados
2.4.4. Geração de dados

2.5. Estruturas de controlo 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 aceder aos valores de um objeto: o sistema de indexação?
2.6.5. Aceder aos valores de um objeto nomeado
2.6.6. Editor de dados
2.6.7. Funções aritméticas simples
2.6.8. Cálculos de matrizes

2.7. Funções em SPSS

2.7.1. Loops e vetorização
2.7.2. Criação de funções próprias

2.8. Gráficos no SPSS

2.8.1. Manipulação de gráficos

2.8.1.1. Abrir vários dispositivos gráficos
2.8.1.2. Disposição 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 variância
2.10.2. Fórmulas
2.10.3. Funções genéricas

Módulo 3. Software estatístico II

3.1. Introdução ao ambiente R

3.1.1. Como funciona o R?
3.1.2. Criar, listar e remover objetos na memória

3.2. Consola em R

3.2.1. Ambiente de consola no R
3.2.2. Principais controlos

3.3. Modo Script no R

3.3.1. Ambiente de consola no R
3.3.2. Principais comandos

3.4. Objetos em R

3.4.1. Objetos
3.4.2. Leitura de dados de um ficheiro
3.4.3. Guardar dados
3.4.4. Geração de dados

3.5. Estruturas de controlo 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 aceder aos valores de um objeto: o sistema de indexação
3.6.5. Aceder aos valores de um objeto nomeado
3.6.6. Editor de dados
3.6.7. Funções aritméticas simples
3.6.8. Cálculos de matrizes

3.7. Funções no R

3.7.1. Loops e vetorização
3.7.2. Escrever um programa em R
3.7.3. Criação de funções próprias

3.8. Gráficos em R

3.8.1. Manipulação de gráficos

3.8.1.1. Abrir vários dispositivos gráficos
3.8.1.2. Disposição de um gráfico

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

3.9. Pacotes R

3.9.1. Biblioteca R
3.9.2. Pacotes R

3.10. Estatísticas em R

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

Adapte-se a este progresso e implemente na sua prática profissional as estratégias informáticas mais inovadoras e técnicas para o desenvolvimento de Software Estatístico de ponta com o mais elevado nível de qualidade"