Minicursos do V ENGOPE

Minicurso 1: Dias 09 e 10/08 das 14 às 15h30

Responsável: Prof. Dr. Anderson Ara - UFPR

Título: Introdução ao Aprendizado Estatístico de Máquina

Resumo: Existe uma grande quantidade de modelos de aprendizado de máquina, os quais devem ser aplicados com suas devidas suposições, bem como aliados a linguagens de programação e métodos computacionais que permitam a aplicação adequada destes a um conjunto de dados reais. Neste minicurso apresentaremos alguns dos principais fundamentos estatísticos para os seguintes modelos preditivos de aprendizado estatístico de máquina: Análise Discriminante, KNN, Redes Neurais e Máquinas de Vetores de Suporte. O curso será pautado em exemplos e implementações em Linguagem R.

Pré-requisito: Conhecimentos básicos de Modelagem Estatística e Linguagem R, interesse em Métodos Estatísticos e Computacionais.

Bibliografia
Hamel, L. H. (2011). Knowledge discovery with support vector machines (Vol. 3). John Wiley & Sons.

James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 112, p.
18). New York: Springer.

Minicurso 2:  Dias 09 e 10/08 das 20h30 às 22h

Responsáveis: Pablo Henrique da Silva, Lucas Gabriel da Silva Neris, Kaíque Ferreira Henrique de Souza e Danilo Silva Carvalho de Oliveira  - Status Jr. 

Título: Manipulação e Visualização de dados no R

Resumo: Uma das etapas mais importantes na análise de dados é organizar e traduzir informações para auxiliar na tomada de decisões. Portanto, habilidades de manipulação e visualização de dados permitem que o analista transforme dados brutos em produtos interpretáveis. Neste minicurso trabalharemos fundamentos da manipulação e visualização de dados usando o software R, mais especificamente com os pacotes do tidyverse.

Pré-requisito: Conhecimentos básicos de Estatística e Linguagem R