A linguagem R é amplamente utilizada por pesquisadores, devido à sua versatilidade em análise estatística e visualização de dados. Sua sintaxe intuitiva e a vasta gama de pacotes disponíveis tornam o R uma ferramenta extremamente poderosa e atualizada. Além disso, o R é gratuito e possui uma comunidade ativa que contribui constantemente para seu desenvolvimento.
Aprenda a importar conjuntos de dados e a realizar uma limpeza eficaz, identificando e corrigindo inconsistências. Explore técnicas para organizar seus dados, preparando-os adequadamente para análises estatísticas.
Entenda o conceito de regressão linear múltipla e como ela pode ser aplicada para modelar relações entre variáveis. Aprenda a construir modelos que expliquem a influência de múltiplos fatores sobre uma variável de interesse. Descubra como verificar os pressupostos do modelo para garantir a validade das suas análises.
Aprenda a criar visualizações informativas e estéticamente agradáveis utilizando o pacote ggplot2, baseado na Gramática dos Gráficos. Prepare gráficos prontos para publicação em artigos científicos e apresentações, comunicando seus resultados de forma clara e eficaz.
Douglas Dutra
Psicólogo e mestre pela UFRJ, com atuação como consultor em Psicometria e Análise de Dados desde 2017. Especializado em validação de escalas e modelagem por equações estruturais, já auxiliou pesquisadores e instituições no desenvolvimento de medidas robustas. Ensina desde análises básicas até técnicas avançadas como AFE, AFC, SEM e TRI, sempre com foco prático usando a linguagem R.
• Introdução a Deep Learning
• Avaliando sistemas de Deep Learning
• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS
• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade
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• 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
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• O que é Machine Learning?
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• 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
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• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional
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