Clique no botão ao lado e dê o primeiro passo para se tornar um pesquisador autônomo e independente
Se você trabalha com pesquisa quantitativa, aprender Psicometria e Análise de Dados será o maior diferencial acadêmico que você pode desenvolver.
Assista à aula abaixo. Nela você vai aprender:
Dezenas de certificados, centenas de horas para alvancar seu curriculo.
Faça parte da comunidade de alunos com milhares de membros.
Suporte Ao vivo no Zoom para você tirar todas as dúvidas em tempo real.
Garantia incondicional de 30 dias. Sem burocracia, sem perguntas.
Ao entrar na Academy, você terá acesso a vários recursos que vão acelerar a sua carreira, deixando ela muito mais fácil e mais leve.
Planilha indicando qual análise você precisa aprender para responder sua pergunta de pesquisa
Arquivos ‘Como Reportar’, descrevendo o método utilizado e como relatar os seus resultados de todas as análises aprendidas;
Estrutura de suporte gigantesca, para que você nunca mais passe trabalho sozinho.
Iremos te transformar em um pesquisador de excelência.
“Bruno, na Academy eu vou desenvolver todas essas competências mesmo?”
Melhor que eu dizer que sim, é você ver com os próprios olhos o que costuma acontecer:
Todos os dias eu recebo prints e depoimentos dos alunos agradecendo por suas conquistas.
Esses são apenas alguns deles:
O método DEEP foi cuidadosamente elaborado para tirar até mesmo o completo iniciante do zero e levá-lo até a excelência em pesquisa.
No DEEP, você vai avançando na sua jornada acadêmica em passos simples, hierárquicos e completamente estruturados, para nunca mais ter dúvida se está no caminho certo ou se está realmente conseguindo se desenvolver.
Veja abaixo a estrutura do DEEP:
1) Ciclo da autonomia
2) Aprofundamento Estratégico
3) Segunda Camada (R)
Aqui inicia sua jornada. Você está diante dos fundamentos da pesquisa de excelência. As competências que você vai desenvolver aqui se encaixam nos três eixos fundamentais da pesquisa científica: método, análise de dados e escrita científica.
Aqui, você vai desenvolver as competências que se encaixam nos três eixos fundamentais da pesquisa científica: método, análise de dados e escrita científica
● História & Epistemologia da Ciência
● Conhecimento Religioso, Filosófico, Popular e Científico
● Indutivismo, Karl Popper e Thomas Kuhn
● Ciências Humanas e Pós-modernismo
● Pesquisa Quantitativa e Qualitativa
● Delineamentos de Pesquisa Empírica
● Pesquisa Experimental, Levantamentos, Métodos Qualitativos, Modelos Mistos
● Planejando uma Pesquisa
● Teoria, Problema e Objetivo
● Hipóteses e Expectativas
● Variáveis de pesquisa, Participantes e Instrumentos
● Como escrever projetos de pesquisa
● Ética em pesquisa
● Estatísticas descritivas (média, moda, mediana, desvio e erro-padrão, escore z)
● Curva normal
● Correlações (Pearson, Spearman, Kendall)
● Regressões (Linear, logística, Poisson, Cox)
● Testes t (amostra única, dependente e independente)
● ANOVAs e MANOVAs (Simples, Fatorial e de Medidas Repetidas)
● Qui-Quadrado de aderência e independência para duas e múltiplas categorias
● Qui-quadrado longitudinal (Q de Cochran e McNemar)
● Testes não-paramétricos (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon Signed-Rank, ANOVA de Friedman)
● Curva ROC
● Como delinear uma boa pesquisa
● Entendendo o estado da arte
● Otimizando buscas em bases de dados
● O estilo da escrita científica
● Principais erros da escrita científica
● A estrutura do método
● Como escrever os seus resultados, discussão e conclusão
● Submissão de um artigo científico
● Processo de avaliação de um artigo científico
● Critérios de autoria
Aqui, você vai desenvolver conhecimento para lidar com delineamentos transversais e longitudinais mais complexos e interações entre múltiplas variáveis.
● O que são Modelos Generalizados?
● Aplicações dos Modelos Generalizados
● Vantagens em Relação às ANOVAS
● Distribuições de Probabilidade: Variáveis Contínuas e Discretas
● Funções de Ligação
● Matrizes de covariância
● Execução, Interpretação e Descrição dos resultados (GLM)
● O que são as Equações de Estimativas Generalizadas (GEE)?
● Aplicações das Equações de Estimativas Generalizadas (GEE)
● Vantagens em Relação às ANOVAS
● Distribuições de Probabilidade: Variáveis Contínuas e Discretas
● Funções de Ligação
● Matrizes de covariância
● Execução, Interpretação e Descrição dos resultados (GEE)
● Introdução à Análises de Moderação e Mediação
● Diferenças entre Mediação e Moderação
● Realizando uma análise de Mediação
● Realizando uma análise de Moderação
● Descrevendo os resultados
Aqui, iremos te oferecer recursos para acelerar substancialmente o processo de escrita do seu projeto e artigos científicos.
● Introdução ao Zotero
● Comparação com outros gerenciadores de referências
● Conhecendo Zotero Desktop
● Criação de biblioteca, coleção e subcoleção
● Adicionando Itens no Zotero Desktop
● Painéis (biblioteca, itens e metadados)
● Busca de itens
● Uso do Zotero no Editor de Textos
● Site do Zotero (Documentação, Fórum, Colaboração e Emprego)
● Criação e gerenciamento de grupos
● Zoterobib
● Fichamentos de artigos no Zotero
● Uso do Zotero para condução de Revisões da Literatura
● Protegendo seus arquivos
● Introdução ao Mendeley
● Formatos de bibliotecas
● Estilos de Citação de Referências
● Mendeley Online (MRM)
● Busca online no Mendeley
● Biblioteca Mendeley: Caderno, Informações e Notas
● Ferramenta de Edição de PDF
● Preferências e Organização da Biblioteca
● Inserir leituras na sua biblioteca
● Coleções de leituras (Pastas)
● Grupos de Estudo (compartilhamento de leituras)
● Mendeley Reference Manager (MRM) Desktop
● Mendeley Web Importer para navegadores
● Mendeley Cite para Word
● Mendeley Cite: Estilos de citação
● Mendeley Desktop
● Mendeley Citation Style Language Editor
● Editando Estilos de Citação com o CSL
● Layout e Citações pelo plug-in Mendeley no Word
● Estilos de Citação no plug-in do Word
● Introdução ao EndNote
● Conceitos básicos
● Formatos de Bibliotecas
● Estilos de Citação
● EndNote Web
● Criando, inserindo e gerenciando referencias online
● Master Journal List (Encontre o periódico ideal)
● EndNote Cite
● Inserindo citações
● Formatando, covertendo e exportando citações
● EndNote Click
● EndNote Versões IOS e EndNote 20
Ao finalizar esse ciclo, você será capaz de dar conta de quase a totalidade das suas demandas e terá desenvolvido maturidade científica para avançar na plataforma, de acordo com as suas necessidades mais específicas.
O Aprofundamento Estratégico é a segunda fase da nossa formação.
Agora você já tem autonomia para navegar de acordo com suas necessidades específicas.
Você passará a ser reconhecido como um expert na sua área específica de conhecimento.
Siga os blocos de acordo com as suas necessidades:
Aqui você irá desenvolver em profundidade suas competências na área da psicometria. Lhe ensinaremos absolutamente tudo que você precisa para construir, adaptar e validar instrumentos com o mais alto rigor metodológico.
● Introdução à construção de medidas
● Revisão da literatura (aspectos constitutivos e operacionais dos itens)
● Construção dos itens
● Dificuldade dos itens
● Etapas da avaliação por experts e população alvo
● Medidas de concordância (IVC, RVC, CVC)
● Etapas de Adaptação Transcultural de Instrumentos
● Validade de conteúdo
● Validade baseada na estrutura interna
● Validade baseada na relação com medidas externas
● Validade baseada no processo de resposta
● Validade consequencial
● Teoria e Prática de Análises Fatoriais Exploratórias e Análises Fatoriais Confirmatórias
● Modelos unifatorial
● Modelos multifatorial
● Modelos de segunda-ordem
● Modelos bi-factor
● Análises Fatoriais Confirmatórias Multigrupo
● Aspectos teóricos da MEE
● Símbolos e terminologias
● Conceitos de Graus de liberdade
● Índices de ajuste
● Índices de modificação
● Métodos de Estimação
● Execução prática de Modelagem por Equações Estruturais Completa
● Introdução à Teoria de Resposta ao Item
● Teoria Clássica dos testes versus Teoria de Resposta ao Item
● TRI 1-parâmetro logístico (1-PL)
● TRI 2-parâmetros logísticos (2-PL)
● TRI 3-parâmetros logísticos (3-PL)
● TRI 4-parâmetros logísticos (4-PL)
● Curva Característica e de informação do Item (CCI e CII)
● Funcionamento diferencial do item (DIF)
● Modelo Rasch (dados dicotômicos e politômicos)
● Medidas de Ajuste
● Confiabilidade item-pessoa
● Infit e Outfit
● Avaliação de Thresholds
● Teoria da Análise de Redes
● Terminologias e Conceitos
● Estimação e Seleção do Modelo
● Descrição da Rede
● Tamanho Amostral
● Precisão das Arestas
● Estabilidade das Redes
● Aulas práticas (R e JASP)
● Exploratory Graph Analysis (Teoria e Prática)
● Introdução ao Vieses de Resposta
● Introdução à Aquiescência
● Calculando os Escores
● Modelo de Interceptos Randômicos
● Modelo de Interceptos Randômicos (TRI – Multidimensional)
● Recentralização
Modelo MIMIC
● Introdução à Desejabilidade Social
● Análises de Juízes na Desejabilidade Social
● Avaliação de Estrutura Interna (Quádruplas)
● Avaliação de Estrutura Interna (Escala Neutralizada)
● Análises Multigrupo + MIMIC
● Introdução à Escolha Forçada
● Recodificando Variáveis
● Modelo Fatorial Thurstoniano
● Modelo da Teoria de Resposta ao Item Thurstoniano
● Análises de Precisão da Escolha Forçada
Nesse bloco, você irá aprender a trabalhar com pesquisas epidemiológicas e populacionais. Ensinaremos procedimentos de análises para dados individuados e agregados.
● Regressão de Poisson Simples
● Modelo superdisperso
● Regressão binomial negativa
● Regressão de Poisson Robusta
● Análises de Sobrevida (Survival Analyses)
● Tábua de sobrevida
● Teste log-rank
● Regressão de Cox Simples
● Regressão de Cox Multivariada
● Introdução a Séries Temporais
● Instalando o Joinpoint
● Análise de taxa e indicadores
● Análise de taxa e indicadores (Interpretação)
● Análise de taxas e indicadores por categorias
● Interpretação Análise por categorias
● Análise ajustada por idade
● Análise ajustada por idade (usando by)
● Descrição dos resultados
● Introdução à Pesquisa com dados secundários
● DATASUS – Tabwin
● Descomprimindo arquivos DBC via Tabwin e R
● Realizando pesquisa com dados individuados (Processamento e análise)
● DATASUS – Dados agregados via Tabwin e Tabnet
● Atlas Brasil – Censo demográfico e Desenvolvimento humano
● INEP – Dados educacionais
● IPEA – Dados econômicos
● INMET – Clima e tempo
● IBGE e Portal brasileiro de dados abertos
● Criando um banco para estudos de séries temporais
● Criando banco de dados para estudos correlacionais
● Processamento e análise de dados agregados em SPSS
Nesse bloco, você vai aprender o passo-a-passo para realizar revisões da literatura (revisão narrativa, revisão de escopo e revisão sistemática), com alto rigor metodológico, para que você possa tanto escrever uma fundamentação teórica aprofundada, bem como escrever estudos sistemáticos de revisão. .Além disso, você aprenderá unificar os achados da sua revisão por meio do nosso curso de Metanálise.
● Tipos de revisões da literatura
● Revisão Sistemática
● Scoping Review
● Revisão Narrativa
● Comparando os diferentes tipos de Revisões
● Delineamento de questões de pesquisa
● Objetivos da Revisão Narrativa
● Objetivos da Revisão de Escopo
● Objetivos da Revisão Sistemática
● Perguntas de pesquisa dos diferentes tipos de revisão
● Identificação e seleção da literatura relevante
● Estratégias de Buscas
● Buscas nas bases de dados
● Seleção da literatura relevante
● Análises de concordância
● Avaliação do risco de viés
● Extração e síntese dos dados
● Registro no PROSPERO
● Registro no OSF
● Publicação dos Protocolos de Revisão
● Protocolo PRISMA
● Redação de artigos de revisão
● Introdução à metanálise;
● Modelo de efeito fixo;
● Heterogeneidade
● Modelo de efeitos aleatórios
● Modelo de Efeito Fixo vs Modelo de Efeitos Aleatórios
● Heterogeneidade na metanálise
● Análise de subgrupos
● Robustez da medida metanalítica (Análise de sensibilidade);
● Avaliação do viés de publicação na metanálise (funnel plot; teste de Egger; teste de Begg)
● Ajustando o viés de publicação usando o método de Trim-and-Fill
Você está pesquisando um fenômeno cujas análises qualitativas respondem melhor à sua pergunta de pesquisa? Se sim, temos o curso de IRAMUTEQ, onde você vai aprender a realizar análises estatísticas com dados textuais.
● Introdução ao IRAMUTEQ
● Configuração do Corpus textuais
● Nuvem de palavras
● Análises de similitude
● Análises de especificidades
● Análise Fatorial por Correspondência
● Classificação Hierárquica Descendente
Você agora chegou à terceira fase da sua formação! Agora que você já sabe muita coisa sobre análise de dados, seu foco será aprender a linguagem de programação e a replicar as análises que você já sabe no R.
Inicie seu aprendizado em R por aqui, aprendendo os fundamentos da linguagem scripts e funções.
● Introdução ao R e RStudio
● Painéis do RStudio
● Criando Objetos
● Manejando o workspace
● Criando vetores
● Classes de dados (logicals, numeric, interger, complex, characters, factor)
● Estrutura de dados
● Trabalhando com vetores
● Reciclagem
● Matrizes
● Arrays
● Data frame
● Importando e exportando arquivos
● Manipulação de dados
Aqui, voce aprenderá a replicar em R tudo que você ia sabe fazer em softwares tradicionais.
● Estatísticas descritivas (média, moda, mediana, desvio e erro-padrão, escore z)
● Curva normal
● Correlações (Pearson, Spearman, Kendall)
● Regressões (Linear, logística, Poisson, Cox)
● Testes t (amostra única, dependente e independente)
● ANOVAs e MANOVAs (Simples, Fatorial e de Medidas Repetidas)
● Qui-Quadrado de aderência e independência para duas e múltiplas categorias
● Qui-quadrado longitudinal (Q de Cochran e McNemar)
● Testes não-paramétricos (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon Signed-Rank, ANOVA de Friedman)
● Curva ROC
● Análise Fatorial Exploratória
● Análise Fatorial Confirmatória Unifatorial
● Análise Fatorial Confirmatória Multifatorial
● Análise Fatorial Confirmatória de Segunda-Ordem
● Análise Fatorial Confirmatória (Bi-factor)
● Análise Fatorial Confirmatória Multigrupo
● Estudos Transversais: rankFD
○ Introdução às análises não paramétricas avançadas
○ Análises com uma fator independente
○ Reportando a análise com um fator (grupos independentes)
○ Análise com dois fatores independentes
○ Reportando a análise com dois fatores (grupos independentes)
● Estudos longitudinais: nparLD
○ Preparando o banco para testes de medidas repetidas
○ Análise com um fator (medidas repetidas)
○ Reportando a análise com um fator (medidas repetidas)
○ Análise com dois fatores (delineamento misto)
○ Reportando a análise com dois fatores (delineamento misto)
○ Análise com três fatores (delineamento misto)
○ Reportando a análise com três fatores (delineamento misto)
● Métodos multivariados: MANOVA.RM
○ Análise multivariada de um fator
○ Reportando a análise multivariada com um fator
○ Análise multivariada com dois fatores independentes
○ Reportando a análise multivariada com dois fatores independentes
○ Análise multivariada com dois fatores (delineamento misto)
○ Reportando a análise multivariada mista
● TRI 1-parâmetro logístico (1-PL)
● TRI 2-parâmetros logísticos (2-PL)
● TRI 3-parâmetros logísticos (3-PL)
● TRI Multidimensional
● Curva Característica e de informação do Item (CCI e CII)
● Funcionamento diferencial do item (DIF)
● Modelo Rasch (dados dicotômicos e politômicos)
● Medidas de Ajuste
● Confiabilidade item-pessoa
● Infit e Outfit
● Avaliação de Thresholds
Aqui você vai aprender a dominar a manipulação, a visualização e a criação de gráficos no R, com os melhores pacotes existentes.
● Introdução ao ggplot2
● Alterando cor, forma e tamanho
● Legendas e temas
● Personalizando o tema
● Exportando o gráfico
● Gráficos univariados
● Função theme_set()
● Histograma básico
● Dividindo o histograma por cor
● Dividindo o histograma por facetas
● Histograma para diversas variáveis
● Gráfico de Densidade
● Interpretando o Boxplot
● Criando o Boxplot
● Unindo o boxplot com outros gráficos
● Funções Básicas dplyr e tidyr
● Tibble e glimpse()
● Selecionando variáveis: select() e verbos auxiliares
● Renomeando variáveis: rename() e rename_with()
● Criando e alterando variáveis: mutate(), transmute(), across()
● Selecionando casos: filter() e slice()
● Reordenando casos: arrange()
● Contando frequências: count()
● Resumindo informações: summarise() e group_by()
● Alterando formato do banco: pivot_wider e pivot_longer
● Fatores: forcats
● Organizando níveis: fct_relevel()
● Renomeando e colapsando níveis: fct_recode() e fct_collapse()
● Reordenando níveis automaticamente: fct_reorder() e fct_infreq()
● Reduzindo níveis: fct_lump_()
Ao longo da formação, as análises são realizadas nos seguintes softwares: SPSS ou JASP (Gratuito), FACTOR (Gratuito), IRAMUTEQ (Gratuito), Winsteps (Gratuito), RStudio (Gratuito)
Bruno Damásio é Psicólogo (UEPB), mestre e doutor em Psicologia (UFRGS, CAPES 7), e vem se dedicando à psicometria e análise quantitativa de dados desde 2007. Durante os anos de 2013 a 2020 foi professor do Instituto de Psicologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).
Por muitos anos foi editor de revistas científicas, sendo editor-chefe da revista Trends in Psychology (2012-2016), da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP), época em que a revista saiu de um QUALIS B2 para A2.
Foi também Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology (QUALIS A1; 2016-2020), na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.
Tem mais de 60 artigos publicados e mais de 5200 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais da sua área, além de livro nacionalmente reconhecido na área da construção, adaptação e validação de instrumentos.
Embora estivesse com uma carreira estável e consolidada, em 2020 pediu exoneração da UFRJ para montar a Psicometria Online Academy, uma formação em Psicometria e Análise Quantitativa de Dados que tem um único objetivo: alavancar a sua trajetória acadêmica e te tornar um pesquisador de excelência.
• Teve apenas disciplinas que não passaram do básico (se é que teve…)
• Todo dia era uma temática diferente, e você não conseguia verdadeiramente absorver nada.
• Pela dinâmica e velocidade das aulas, não conseguia tirar as suas dúvidas.
• As aulas não conseguiam ser objetivas e não te mostravam exatamente o que você precisava na hora de escrever sua pesquisa e seus artigos; ou seja, eram pouco úteis para publicação.
• Terá uma estrutura organizada que vai te levar do básico ao avançado.
• Você vai poder assistir às aulas quantas vezes quiser, e só avançar quando realmente estiver pronto.
• Você terá quatro canais para tirar dúvidas absolutamente sempre que precisar, quantas vezes quiser.
• Absolutamente tudo que você vai aprender é estruturado nos moldes de publicação, te mostrando como reportar de forma cientificamente impecável os seus achados.
A Kaline Lima queria seguir a carreira de pesquisadora e psicometrista. Entrou na Academy para acelerar a sua trajetória acadêmica. Finalizou seu doutorado sem nenhuma dificuldade, publicou vários artigos nacionais e internacionais, e atualmente é professora da UNIFOR, lecionando em um excelente programa de pós-graduação (CAPES 5). Assista ao vídeo e veja como a Psicometria Online Academy lhe auxiliou em sua trajetória.
Heloisa é professora da UERJ. Entrou na Academy para avançar seus conhecimentos, otimizar o seu tempo enquanto pesquisadora e também para se conectar com outros pesquisadores que também trabalham com pesquisa quantitativa, ampliando sua rede de contato. Veja o vídeo até o final e receba a indicação da Profa. Heloísa.
Luiz Victorino é head de pesquisa de uma empresa de RH, e atua exclusivamente na parte de construção, adaptação e validação de instrumentos. Entrou na Academy para aprofundar os seus conhecimentos e hoje todo o seu time está na formação. “Parte do nosso trabalho é estar dentro da Academy”. Assista ao vídeo e veja o quanto a Academy auxilia o Luiz Victorino em seu dia-a-dia.
A Ana Cláudia é estudante de mestrado em computação da USP. Ela e seu orientador entraram na Academy para aprender processos de construção, adaptação e validação de instrumentos. Mesmo trabalhando o dia todo, estudando de noite, fez as aulas que precisava para publicar seu artigo em uma excelente revista. Se é de inspiração que você precisa, veja o vídeo da Ana Cláudia.
Matheus Felix estava no mestrado e precisava de autonomia para realizar suas análises de dados. Ingressou na Academy, desenvolveu a autonomia que precisava, realizou todas as suas análises no doutorado, foi muito elogiado em sua banca. A ansiedade que tinha relacionado à análise dos dados foi muito diminuída, sua vida ficou mais tranquila e agora tem capacidade de ensinar seus próprios alunos na universidade que leciona”.
Maiara Vasconcelos é enfermeira, mestre em Enfermagem e está finalizando seu doutorado em Cuidados Clínicos e Infectologia. Sempre teve muita insegurança em analisar os seus próprios dados e precisava terceirizar esse serviço. Mesmo assim, sentia dúvidas em interpretar os resultados que recebia. Entrou na Academy para mudar essa realidade e desde então, desenvolveu sua autonomia, publicou seus estudos de validação de medidas e de revisão da literatura. O sucesso foi tanto que chegou inclusive a lecionar cursos de análise de dados em sua região. “O Bruno e sua equipe nos ajuda, nos orientam, nos motivam, nos inspiram”.
Luis Felipe é enfermeiro, mestre e doutorando em Enfermagem. Entrou para a Psicometria Online Academy para se tornar um pesquisador independente. Ganhou autonomia e independência na análise dos seus dados, se tornou um pesquisador muito melhor e conquistou a tão sonhada aprovação em concurso público, tornando-se professor da Universidade Estadual do Piauí. “Eu sou a prova viva do que a Academy pode fazer em sua vida”
Rodrigo Monteiro é psicólogo (IESB) e mestre em Psicologia (UnB). Trabalha com consultoria em pesquisa quantitativa há bastante tempo, mas sempre tinha dúvidas ao longo do processo. Aprofundou seus conhecimentos, voltou a prestar consultorias e pagou toda a formação com apenas uma única consultoria. “É muito raro ter alguém que te explique de forma tão didática”, diz.
Dra. Jaqueline Albuquerque é professora do Departamento de Enfermagem da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) e entrou na Academy para se desenvolver enquanto pesquisadora. É encantada e agradecida com as possibilidades de aprender e tirar dúvidas específicas sobre a sua pesquisa. Recomenda a Academy para todos: “Seja aluno dele para sempre”.
Eu tenho duas certezas na vida. Primeiro: Você vai aprender muito conosco.
Segundo: Você vai ter dúvidas no meio do caminho
É exatamente por isso que os alunos da Academy têm acesso à nossa estrutura de SUPORTE S4X.
Ficou com alguma dúvida na aula que está assistindo? Basta comentar abaixo. Absolutamente todas as perguntas são respondidas.
Está com uma dúvida maior, sobre sua pesquisa, que não é referente à uma aula específica? Envie-nos por e-mail. Temos uma pessoa dedicada só para te ajudar por lá.
Aqui está a nossa inteligência coletiva. Todos os alunos se ajudam mutuamente. Na nossa comunidade rola de tudo: ajuda mútua, parcerias de pesquisa, consultorias e negócios.
Toda semana temos encontro ao vivo no zoom para você tirar suas dúvidas, cara-a-cara conosco.
Na Academy você não vai receber um login, uma senha e um ”boa sorte”. Junto com a sua assinatura,
você vai receber uma tremenda estrutura de suporte para que você nunca mais passe trabalho sozinho
Você vai receber certificado de todos os cursos que você finalizar. São mais de 300 horas certificadas, para você inserir como formação complementar no seu currículo e pontuar muito em seus processos seletivos e concursos.
Não preciso nem dizer o ouro que é isso, né? Até professores de renomadas universidades européias inserem a formação da Psicometria Online Academy em seus currículos.
Dr. Wilk Oliveira, Professor and Researcher at Tampere University, Finland.
Tem interesse em aprender análise quantitativa de dados e rentabilizar o seu conhecimento?
Oferecemos o Mercado de Trabalho. Um espaço de divulgação da sua consultoria em análise de dados/ método de pesquisa.
Sem nenhum custo adicional para os alunos e sem qualquer taxa de intermediação.
Apenas uma conexão direta entre a demanda que chega a mim todos os dias e os prestadores de serviço.
Se você tem pouco tempo, é exatamente por esse motivo que você deveria entrar na Academy. A Academy vai acelerar muito o seu aprendizado. Toda nossa estrutura foi construída para você trocar semanas e meses de estudo sozinho por poucas horas de estudo guiado.
• Alunos de Graduação
• Alunos de Mestrado
• Alunos de Doutorado
• Professores Universitários
Trabalha com pesquisa quantitativa?
A Academy é para você.
• Para quem não trabalha com pesquisa científica ;
• Para quem não está na vida acadêmica (não somos um curso de ‘data science’ para o mercado);
• Para quem trabalha exclusivamente com pesquisa qualitativa (embora tenhamos um curso de análise de dados textuais, análise qualitativa não é o nosso foco).
Você não precisa ter conhecimento prévio algum. No nosso método DEEP (Desenvolvimento Estratégico para Excelência em Pesquisa), você vai iniciar pelo Ciclo da Autonomia e desenvolver todas as competências para gerenciar a sua própria pesquisa sem depender de ninguém.
Se você já sabe análise de dados, certamente precisou ralar muito sozinho! A partir de agora, esse desenvolvimento solitário não fará mais parte da sua vida. Você estará conectado em uma formação onde milhares de pesquisadores respiram pesquisa quantitativa. Além disso, terá toda nossa estrutura de suporte para continuar avançando, agora em ritmo muito mais acelerado.
Seu risco é Zero. Você tem 30 dias para testar a formação e, caso não goste, basta solicitar o reembolso diretamente na plataforma que você será ressarcido integralmente. Satisfação garantida ou 100% do seu dinheiro de volta.
Ao adquirir a assinatura anual, você terá acesso completo e ininterrupto ao conteúdo da Academy, incluindo todos os upgrades e atualizações lançados durante os próximos 12 meses, sem qualquer custo adicional. Além disso, nossa equipe de suporte estará disponível para ajudá-lo ao longo de todo o período de vigência da sua assinatura anual. Como se trata de um produto de assinatura, a menos que você cancele, a sua assinatura será renovada automaticamente para que você não perca nenhum benefício.
Se você já sabe análise de dados, certamente precisou ralar muito sozinho! A partir de agora, esse desenvolvimento solitário não fará mais parte da sua vida. Você estará conectado em uma formação onde milhares de pesquisadores respiram pesquisa quantitativa. Além disso, terá toda nossa estrutura de suporte para continuar avançando, agora em ritmo muito mais acelerado.
O uso do software vai depender da análise a ser realizada. Utilizamos o SPSS e JASP para as análises bi e multivariadas (correlação, regressões, teste t, análises de variância, testes não-paramétricos, curva ROC, qui-quadrado, etc), FACTOR para análises fatoriais exploratórias, JASP para Análises Fatoriais Confirmatórias e Análises de Rede e Mplus para toda a família da modelagem por equações estruturais. Além disso, todas as análises serão replicadas em R. Sempre que um novo software for inserido, teremos aulas específicas ensinando como utilizá-lo.
Se você é estudante da graduação, mestrado, doutorado, pós-doutorado ou até mesmo professor universitário, das ciências humanas, sociais, da saúde ou das exatas, e tem interesse em se desenvolver enquanto pesquisador(a) ou tem interesse de desenvolver uma carreira enquanto consultor(a) em análise quantitativa de dados, esse curso é pra você. Aqui você vai alavancar a sua carreira de pesquisador(a) ou construir uma nova profissão de consultor(a) em pesquisa quantitativa. Temos alunos dos mais variados cursos, da computação à gastronomia, passando por engenharia florestal, direito, enfermagem e arquitetura. O curso é para você!
Sim! O curso é voltado tanto para jovens em início de carreira, bem como para professores já formados e consolidados, mas que querem, também, melhorar suas habilidades em análise quantitativa de dados, seja para publicar melhor ou orientar melhor seus alunos de graduação/pós-graduação.
Com certeza. Na Academy temos alunos dos mais diversos cursos, como: direito, administração, enfermagem, educação física, agronomia, gastronomia, marketing, bioquímica, odontologia, etc. Se você trabalha com pesquisa quantitativa, a formação te serve, independente da sua área.
A Psicometria Online Academy lhe oferece todos os recursos para que você possa se tornar um pesquisador de alto nível! Mas para isso, você precisa se comprometer em assistir às aulas e executar tudo que lhe ensino!
Milhares de alunos de graduação, mestrado e doutorado estão conquistando tudo que sempre quiseram em suas carreiras acadêmicas. Você também pode.
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• Introdução a Deep Learning
• Avaliando sistemas de Deep Learning
• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS
• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade
• Aula bônus: Dois Estudos de Caso
• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning
• Selecionando algoritmos e métodos
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde
• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
• Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional
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