Cursos Aplicados de R e Python: Turmas de Outono

Abrimos hoje, 22/3, as inscrições com 30% de desconto para as Turmas de Outono dos nossos Cursos Aplicados de R e Python. As vagas com esse desconto são limitadas aos primeiros inscritos. Haverá vagas para 25 Cursos Livres e 3 Formações. As turmas de Outono terão início no dia 04/04 e contarão com Cursos de Introdução à Programação em R ou Python, de modo que não é necessário nenhum conhecimento prévio nas linguagens. Para todos os detalhes sobre as Turmas de Outono, continue lendo esse informativo...

Há vagas para as cinco áreas dos nossos Cursos Livres: Data Science, Macroeconomia Aplicada, Econometria, Finanças e Central Banking. Os Cursos com inscrição aberta são os seguintes:

Cursos de Data Science

Macroeconomia Aplicada

Cursos de Econometria e Machine Learning

Cursos de Microdados

Cursos de Finanças

Cursos de Central Banking

Além disso, também abrimos as inscrições para as nossas Formações:

Importante dizer que, para manter o nosso suporte aos alunos funcionando de forma plena, as inscrições com desconto são limitadas. Daremos desconto de 30% apenas para os primeiros alunos inscritos. Tão logo o primeiro lote atinja o limite de alunos, nós fecharemos ele e passaremos para o segundo lote com as vagas restantes, mas com o preço cheio. As inscrições no primeiro lote costumam acabar rápido, então garanta o quanto antes a sua inscrição!

Plano Disponível

Será ofertado um Plano Único com acesso aos Cursos por 24 meses, cursos de Introdução ao R ou ao Python, Certificado e suporte customizado do professor via plataforma exclusiva.

Investimento

Os preços dos Cursos variam de acordo com a complexidade do conteúdo. Os alunos poderão financiar a aquisição dos Cursos em até 10x sem juros no cartão de crédito.

Qualquer dúvida adicional, por favor, nos contacte no botão do whatsapp, no canto inferior direito do Site.

______________

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Regimes da Política Monetária Brasileira com Markov Switching no Python

Este exercício analisa a política monetária brasileira utilizando modelos de Markov Switching Regression. O objetivo é identificar diferentes regimes de política monetária e como eles influenciam a taxa Selic, a meta de inflação e o hiato do produto. Usamos a linguagem de programação Python para o processo de coleta, tratamento, análise e modelagem dos dados.

Como criar janelas móveis de séries temporais usando o Python

Janelas Móveis/Deslizantes, ou Rolling Windows, são termos frequentes na análise de séries temporais. Mas o que são e como aplicá-las no Python? Neste tutorial, mostramos como essa ferramenta é essencial para a análise de dados utilizando como exemplo a correlação móvel de ações brasileiras.

Como incorporar choques em cenários de previsão?

Neste exercício mostramos como incorar choques no cenário de variáveis exógenas para fins de previsão. Usando como exemplo a previsão do IPCA, através de um modelo de machine learning, mostramos os cuidados a serem tomados e uma forma simples de definir o cenário com os choques. Ao final, apresentamos uma previsão com um suposto choque e uma previsão sem o choque para comparação.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.