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Formação online

Especialista em Avaliação de Políticas Públicas

Torne-se um especialista em avaliação de políticas públicas e projetos sociais utilizando as ferramentas mais modernas do mercado para realizar análises de microdados brasileiros.

O que você será capaz de fazer

Esta formação cobre todos os pontos necessários para você se especializar na construção e implementação de modelos econométricos de avaliação de impacto de projetos sociais e políticas públicas.

Quais habilidades eu aprenderei

  • Aprenderá a programar em R e Python
  • Dominar os modelos econométricos para microdados
  • Realizar avaliação de impacto de políticas públicas

Quais ferramentas eu usarei

Para quem este treinamento é indicado

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Estudantes de Graduação

Mesmo ainda na graduação, sem experiência com programação, você já pode se diferenciar dos seus colegas ao investir em sua futura carreria em ciência de dados.

Professores e Acadêmicos

Utilize o poder das linguagens de programação mais modernas do mercado como o R e o Python para produzir trabalho acadêmicos com mais facilidade e agilidade.

Profissionais de Mercado

Chega de lidar com planilhas Excel confusas e tarefas repetitivas. Ao dominar Ciência de Dados, você ganha o poder de automatizar as tarefas repetitivas do seu dia-a-dia.

O que você aprenderá neste treinamento

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R para Análise de Dados

O mais completo Curso de R do mercado brasileiro. Mais de 40 turmas formadas e mais de 2.000 alunos passaram por aqui. Na atual versão atualizada e revisada, você entrará no mundo tidyverse, a evolução da linguagem R. Uma introdução qualificada a poderosos pacotes construídos exclusivamente para lidar com coleta, tratamento, análise e apresentação de dados.

Macroeconometria

Um curso voltado para quem quer aprender a construir modelos microeconométricos

Microdados Brasileiros

O objetivo do Curso Análise de Microdados Brasileiros usando o R é o de apresentar um conjunto de exemplos práticos para que o aluno consiga acessar as principais bases de dados brasileiras - PNAD, CAGED, Bolsa Família, Dados Eleitorais, etc -, gerar insights sobre esses dados com ferramentas de tratamento e visualização.

Avaliação de Políticas Públicas

Um curso voltado para quem quer aprender a avaliar políticas públicas e projetos sociais através de métodos econométricos de avaliação de impacto.
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Quem já fez essa trilha

Como estudar os cursos

Este curso não apresenta pré-requisitos

  • O curso foi pensado para pessoas que desejam se especializar em avaliação de políticas públicas usando linguagem de programação para tornar seu dia-a-dia mais eficiente
  • Separe 1 hora por dia para estudar através das videoaulas e conclua a especialização em 13 meses.
  • Replique os códigos e exemplos propostos ao longo do Curso para fixar o conhecimento.
  • Tire suas dúvidas individualmente em um chat exclusivo do aluno diretamente com nossos professores.

(Curso revisado e atualizado - Versão 2023)

Suporte individualizado

Programação dos cursos

Programação em R para Análise de Dados
  • Aula 01 – Por que usar uma linguagem de programação para analisar dados?
  • Aula 02 – Instalando os programas necessários
  • Aula 03 – Instalando pacotes e entendendo as mensagens no Console
  • Aula 04 – Introdução ao mundo `tidyverse`
  • Aula 05 – Criando `scripts`
  • Aula 06 – Lidando com objetos no R
  • Aula 07 – Estruturas de Dados (data frames, listas, matrizes, vetores)
  • Aula 08 – Operadores lógicos e aritméticos
  • Aula 09 – O operador `pipe`
  • Aula 10 – Funções
  • Aula 11 – Estruturas de repetição e de decisão
  • Aula 12 – Introdução à coleta de dados
  • Aula 13 – Trabalhando com arquivos .csv
  • Aula 14 – Trabalhando com arquivos Excel
  • Aula 15 – O que são APIs e como utilizá-las?
  • Aula 16 – Consumindo dados brasileiros
  • Aula 17 – Trabalhando com SQL
  • Aula 18 – Trabalhando com Google Sheets
  • Aula 19 – Trabalhando com Google Drive
  • Aula 20 – Trabalhando com arquivos JSON
  • Aula 21 – Trabalhando com arquivos XML
  • Aula 22 – Exportando dados
  • Aula 23 – Introdução à Web Scraping
  • Aula 24 – Introdução à limpeza de dados
  • Aula 25 – Tratamento de dados textuais
  • Aula 26 – Renomeando colunas
  • Aula 27 – Selecionando colunas
  • Aula 28 – Como criar e alterar colunas
  • Aula 29 – Como aplicar filtros em linhas
  • Aula 30 – Como fazer operações por grupos de dados
  • Aula 31 – Como sumarizar os dados
  • Aula 32 – Formato long vs wide
  • Aula 33 – Como fazer cruzamento de dados
  • Aula 34 – Lidando com datas no R
  • Aula 35 – Identificando e tratando dados faltantes
  • Aula 36 – Como deflacionar uma série
  • Aula 37 – Como fazer ajuste sazonal
  • Aula 38 – Introdução à visualização de dados e *storytelling*
  • Aula 39 – Produzindo gráficos com ggplot2
  • Aula 40 – Produzindo relatórios com RMarkdown
  • Aula 41 – Produzindo dashboards
  • Aula 42 – Como automatizar o processo de análise de dados?
Programação em Python para Análise de Dados
  • Aula 01 – Por que usar uma linguagem de programação para analisar dados?
  • Aula 02 – Escolhendo uma IDE e trabalhando com o `Google Colab`
  • Aula 03 – Instalando pacotes e entendendo as mensagens
  • Aula 04 – Introdução ao `pandas` e `numpy`
  • Aula 05 – Criando `scripts`
  • Aula 06 – Lidando com objetos no Python
  • Aula 07 – Estruturas de Dados (data frames, listas, matrizes, vetores)
  • Aula 08 – Operadores lógicos
  • Aula 09 – operadores aritméticos
  • Aula 10 – Funções
  • Aula 11 – Estruturas de repetição e de decisão
  • Aula 12 – Introdução à coleta de dados
  • Aula 13 – Trabalhando com arquivos .csv
  • Aula 14 – Trabalhando com arquivos Excel
  • Aula 15 – O que são APIs e como utilizá-las?
  • Aula 16 – Consumindo dados brasileiros
  • Aula 17 – Trabalhando com SQL
  • Aula 18 – Trabalhando com Google Sheets
  • Aula 19 – Trabalhando com Google Drive
  • Aula 20 – Trabalhando com arquivos JSON
  • Aula 21 – Trabalhando com arquivos XML
  • Aula 22 – Exportando dados
  • Aula 23 – Introdução à Web Scraping
  • Aula 24 – Introdução à limpeza de dados
  • Aula 25 – Tratamento de dados textuais
  • Aula 26 – Renomeando colunas
  • Aula 27 – Selecionando colunas
  • Aula 28 – Como criar e alterar colunas
  • Aula 29 – Como aplicar filtros em linhas
  • Aula 30 – Como fazer operações por grupos de dados
  • Aula 31 – Como sumarizar os dados
  • Aula 32 – Formato long vs wide
  • Aula 33 – Como fazer cruzamento de dados
  • Aula 34 – Lidando com datas no Python
  • Aula 35 – Identificando e tratando dados faltantes
  • Aula 36 – Como deflacionar uma série
  • Aula 37 – Como fazer ajuste sazonal
  • Aula 38 – Introdução à visualização de dados e *storytelling*
  • Aula 39 – Produzindo gráficos
  • Aula 40 – Produzindo relatórios
  • Aula 41 – Produzindo dashboards
  • Aula 42 – Como automatizar o processo de análise de dados?
  •  
Estatística para Análise de Dados
  • Aula 01 – Preparando o ambiente
  • Aula 02 – Dados Univariados: vetores, estatísticas descritivas e dados categóricos
  • Aula 03 – Dados Bivariados: amostras independentes, estruturas de dados no R/Python e dados emparelhados
  • Aula 04 – Dados Multivariados: data frames, aplicando funções sobre dados e dados externos
  • Aula 05 – Gráficos Multivariados: gráficos básicos, ggplot2 e matplotlib
  • Aula 06 – População: variáveis aleatórias discretas e diferentes tipos de distribuição
  • Aula 07 – Inferência Estatística
  • Aula 08 – Intervalos de Confiança
  • Aula 09 – Testes de Significância
  • Aula 10 – Qualidade do Ajuste
  • Aula 11 – Regressão Linear
  • Aula 12 – Análise de Variância
  • Aula 13 – Extensões: modelos lineares generalizados e modelos não lineares
Econometria Aplicada
  • Aula 01 – Preparando o ambiente;
  • Aula 02 – Regressão linear simples;
  • Aula 03 – Regressão linear múltipla: estimação;
  • Aula 04 – Regressão linear múltipla: inferência;
  • Aula 05 – Regressão linear múltipla: OLS assintótico;
  • Aula 06 – Regressão linear múltipla: outros problemas;
  • Aula 07 – Regressão linear múltipla com variáveis qualitativas;
  • Aula 08 – Heterocedasticidade;
  • Aula 09 – Mais em especificações e problemas de dados
Análise de Microdados Brasileiros
  • Aula 01 – Por que usar o R para lidar com microdados brasileiros?
  • Aula 02 – Extração, tratamento e visualização de dados da PNAD Contínua
  • Aula 03 – Análise de dados do CAGED
  • Aula 04 – Visualizando dados da RAIS
  • Aula 05 – Acessando dados do DATASUS
  • Aula 06 – Acessando dados eleitorais brasileiros
  • Aula 07 – Acessando dados do censo escolar
  • Aula 08 – Acessando dados do IDEB
  • Aula 09 – Acessando dados do censo demográfico
  • Aula 10 – análise de dados de combustíveis no Brasil
  • Aula 11 – análise do Bolsa Família
Microeconometria
  • Aula 01 – Relações causais e análises ceteris paribus
  • Aula 02 – Tipos de estruturas de dados
  • Aula 03 – Regressão Linear Simples para dados de corte transversal: introdução, análise de variância, estimação pontual e por intervalos, previsão e testes de hipóteses
  • Aula 04 – Regressão Linear Múltipla para dados de corte transversal: introdução, dummies, comparação de modelos, modelos parcialmente lineares, fatores, interações e mínimos quadrados ponderados
  • Aula 05 – Regressão Linear para séries temporais
  • Aula 06 – Regressão Linear para dados em painel
  • Aula 07 – Sistemas de equações lineares
  • Aula 08 – Testes e Diagnósticos
  • Aula 09 – Variáveis Instrumentais
  • Aula 10 – Regressão Resistente
  • Aula 11 – Regressão Quantílica
  • Aula 12 – Modelos Lineares Generalizados
  • Aula 13 – Variáveis dependentes binárias: regressões logit e probit
  • Aula 14 – Modelos de regressão para dados de contagem
  • Aula 15 – Variáveis Dependentes Censuradas
  • Aula 16 – Um modelo de resposta binária semiparamétrico
  • Aula 17 – Modelos de resposta multinomial
  • Aula 18 – Modelos de resposta ordenada
  • Aula 19 – Modelos de regressão com descontinuidade (RDD)
  • Aula 20 – Microdados: análise de dados da RAIS e da PNAD
Avaliação de Políticas Públicas
  • Aula 01 – Apresentação do Curso
  • Aula 02 – Introdução à Avaliação de Impacto
  • Aula 03 – Modelo de Resultados Potenciais
  • Aula 04 – Método de Aleatorização
  • Aula 05 – Diferença em Diferenças e Controle Sintético
  • Aula 06 – Pareamento
  • Aula 07 – Variáveis Instrumentais
  • Aula 08 – Regressão Descontínua
  • Aula 09 – O cálculo do retorno econômico

Materiais utilizados

Vídeos Didáticos

Cada seção será acompanhada de videoaulas subdividas em tópicos específicos, tornando o aprendizado ainda mais dinâmico.

Slides e Códigos disponíveis

Todos os slides e códigos utilizados ao longo das seções ficam disponíveis para os alunos baixarem e reproduzirem.

Apresentações reprodutíveis

Em todas as seções, o professor produz apresentações em RMarkdown, encorajando os alunos a reproduzirem tudo o que é feito no curso.

Certificação

Ao final do curso você receberá o certificado da Análise Macro de “Especialista em Avaliação de Políticas Públicas“ com 396 horas de carga horária.

  • Carga horária: 396h
  • Total de horas em vídeo: 99h
  • Número de aulas: 170

Coordenador e professor dos cursos

Vítor Wilher

Mestre em Economia e Cientista-Chefe da Análise Macro


Especialista em ciência de dados. Dá aulas e presta consultoria há 7 anos na área de dados, já tendo ajudado milhares de alunos no Brasil a darem o primeiro passo em análise de dados envolvendo R e Python.

Professores

Fernando da Silva

Bacharel em Economia e Cientista de Dados


Especializado em economia e finanças. Trabalha com modelagem e previsão de séries temporais, análise e visualização de dados e automatização de relatórios e dashboards.

Luiz Henrique

Cientista de Dados


Especializado em coleta, tratamento, modelagem e apresentação de dados financeiros e econômicos em R e Python.

Depoimentos dos nossos alunos

Investimento

De R$ 4.279,00 por

R$ 3.209,25

Com 25% de desconto

À vista no PIX ou boleto bancário

ou parcelado em 10x no cartão de crédito sem juros

  • Garantimos seu dinheiro de volta em até 7 dias
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Curso online

Especialista em Avaliação de Políticas Públicas

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  • Acesso completo por 24 meses
  • Plataforma de estudos própria
  • Suporte para tirar dúvidas
  • Certificado digital de 396 horas

Perguntas frequentes

Resposta: Você poderá realizar sua matrícula através de boleto bancário ou cartão de crédito, podendo parcelar em até 10x sem juros no cartão de crédito.

Resposta: Você terá até 24 meses para ver quantas vezes quiser os conteúdos dos cursos.

Resposta: Esta oferta foi desenhada exatamente para as pessoas que nunca tiveram relação com linguagem de programação, mas desejam dar um upgrade na carreira.

Resposta: No próprio site há uma plataforma exclusiva para tirar dúvidas direto com nossa equipe o professor Vítor Wilher. Você estará sempre acompanhado durante sua jornada.

Análise Macro © 2011 / 2024

comercial@analisemacro.com.br – Rua Visconde de Pirajá, 414, Sala 718
Ipanema, Rio de Janeiro – RJ – CEP: 22410-002

Criação Kamus – Hospedagem HostWP

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