A principal forma de obtenção de dados de uma floresta nativa ou plantada é através de medições de parâmetros das plantas durante a execução de inventários florestais . Assim, dominar os principais conceitos e métodos relacionados ao inventário florestal é de fundamental importância para manejo, exploração ou conservação dos recursos florestais.

Se você é um profissional seja do setor privado ou público, empresarial ou acadêmico, que deseja atuar ou se aperfeiçoar de forma acessível, com fácil e rápido entendimento técnico-prático nos cálculos e interpretação de parâmetros fundamentais dos inventários florestais, esse curso é o que você busca.

Nesse curso, você será capacitado nos principais tópicos, tanto teóricos quanto práticos, do planejamento e execução do inventário florestal, visando maior eficiência dos processos de campo e análise dos dados, tudo através de uma linguagem técnica acessível e fácil assimilação. O grande diferencial do nosso curso é a forma como aprenderemos a calcular os dados obtidos em campo utilizando uma ferramenta gratuita e mundialmente reconhecida, o software R, que, com poucos comandos, nos fornecerá as principais métricas utilizadas no inventário florestal.

Carga horária: 4 horas

Data e Horário: 14/08/2021 das 8:00 às 12:00

Ministrante: Ms: Carlos Schwartz

Investimento: R$ 85,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 92,00 com PagSeguro em parcela única.

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Conteúdo do curso:

Conceitos e tipo de inventario florestal
Variáveis do inventário florestal
Planejamento do inventário florestal

Teoria da amostragem
Tipos de amostragem

Fitossociologia: conceitos e parâmetros
Índices de diversidade

Cálculos e análises em R
Apresentação dos dados e Plantminer
Censo florestal
Amostragem estratificada
Amostragem aleatória
Amostragem por Bitterlich
Métricas de Fitossociologia
Cálculo de Índices de diversidade
Curva de acumulação de espécies

 

Você deseja ser um profissional diferenciado e capacitado alinhado com as tendências futuras do setor de análise de dados? Quer aprender a analisar séries temporais, prever o futuro com as melhores técnicas de forecast e ainda sair do treinamento com um produto seu, uma aplicação web de séries temporais, publicada e pronta para uso?

Neste curso, você irá aprender a analisar séries temporais e aplicar as principais técnicas de forecast usando a linguagem R. O conteúdo foi planejado para contemplar tudo o que há de mais importante em séries temporais, com embasamento teórico e diversas aplicações práticas, tudo de forma didática e acessível, mesmo para quem tem conhecimentos básicos de R e estatística. No final do curso, nós ainda desenvolveremos uma aplicação web de séries temporais! Ou seja, além de ser capacitado a trabalhar com séries, você sairá do curso com um produto, um aplicativo pronto para ser usado.

Carga horária: 8 horas

Data horário: 31/07/2021 de 8:00 às 12:00 e 14:00 às 18:00

Ministrante: Alexandre Godinho

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Investimento: R$ 85,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 92,00 com PagSeguro em parcela única.

Conteúdo:

Quer entrar ou se aperfeiçoar na área de ilustração científica, tendo instrução ao vivo de um mentor altamente qualificado no ramo? Neste curso você irá aprender de forma confortável 100% online ao vivo via web conferência uma forma prática e simples de iniciar os seus trabalhos em ilustração científica, traçando assim seu caminho da independência como ilustrador. Aqui teremos não somente detalhamento técnico, mas também um breve panorama do auxílio prestado de abordagens paralelas como fotografia e teoria da cor para maior qualidade e agregação de valor ao resultado final, além de passarmos pela ilustração clássica e vetorial, com diversas técnicas. Ainda, ao final propomos uma discussão sobre como funciona o mercado de trabalho para um ilustrador, desde conseguir clientes até quanto custa um trabalho final, preparando você para uma atuação efetiva nesse ramo. E tudo isso permitindo que você interaja em tempo real com o instrutor de onde estiver.

Carga horária: 8 horas

Data horário: 16/07/2017 (17:00 às 21:00) e 17/07/2021 (09:00 às 13:00)

Ministrante: Raoni Rebouças

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Investimento: R$ 85,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 92,00 com PagSeguro em parcela única

Conteúdo:

É comum a ocorrência de situações nas quais os seus dados não se ajustam em modelos de  regressão lineares. Nessas situações você precisa ajustar seus dados a curvas de regressão que quantificam por efeitos não lineares entre as variáveis. No entanto, essas aplicações não lineares costumam ser enxergadas como demasiadamente complexas e de difícil aplicação, afastando a busca de aprendizado em diversas pessoas. É para te ajudar a adquirir e usar esse conhecimento de forma indolor e tranquila. Para isso, são mostrados princípios básicos e práticos de modelos generalizados não lineares demonstrados em cima de bancos de dados demonstrativos. Você será capaz de sair desse curso com conhecimento básico de modelos não lineares para aplicar em seus trabalhos e buscar independência no seu aprimoramento nesse tópico. Além disso, são fornecidas dicas e sugestões sobre as formas mais usuais e aceitas de apresentar resultados em publicações científicas e relatórios técnicos.

Carga horária: 5 horas

Data horário: 31/03/2021 (17:00 às 22:00)

Ministrante: Dr. Écio Souza Diniz

Investimento: R$ 70,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 76,00 com PagSeguro em parcela única

Para quem se inscrever no curso Modelos lineares generalizados em R haverá 20% de desconto

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Pré-requisitos desejáveis: entendimento do uso do software R para Windows (instalá-lo em sua versão atual no PC, instalação e carregamento de pacotes, importação de dados para dentro do software) e noção teórica de modelos de regressão lineares. O não preenchimento desses pré-requisitos não invalida participação no curso, mas isenta responsabilidade da empresa quanto ao participante conseguir acompanhar de forma bem sucedida os conteúdos abordados.

Conteúdo do curso:

1. Introdução teórica aos modelos não lineares
2. Pré-diagnósticos de linearidade entre variáveis resposta e preditiva
3. Ajuste de modelo quadrático
4. Modelos generalizados não lineares (GNM)
5. Curvas (smooths) de ajuste não linear
6. Modelos generalizados aditivos (GAM)
7. Correlação entre variáveis não lineares
8. Modelos generalizados aditivos mistos (GAMM)
9. Seleção de melhores modelos não lineares
10. Formas de apresentação de resultados
11. Sugestões de aprofundamento

Se você é escritor (a), estudante de pós-graduação, pesquisador (a) ou professor (a) acadêmico (a), provavelmente tem a comum necessidade de fazer uma boa pesquisa bibliográfica para o seu trabalho. No entanto, esse processo pode ser lento, dispendioso e entediante. Calma! Há formas mais automatizadas e fáceis que tornam esse processo mais rápido e prazeroso. Neste curso, o participante aprenderá conteúdos úteis que envolvem: os princípios básicos e automatização da pesquisa diversificada de referências bibliográficas; funcionamento dos principais programas gerenciadores de referências e suas funcionalidades; conversão de listas de referência em word em arquivos para importação nos principais programas de gestão e formatação de referências; criação de bibliotecas específicas para seus diferentes trabalhos e projetos nesses gerenciadores; pesquisa de referências por palavras-chave. Além disso, você ainda receberá dicas e cuidados para evitar plágio e fazer publicação citável de seus dados.

Está esperando o quê para facilitar e melhorar a escrita de suas publicações?

Carga horária: 5 horas

Data horário: 04/06/2021

Ministrante: Dr. Écio Souza Diniz

Investimento: R$ 70,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 76,00 com PagSeguro em parcela única

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Conteúdo do curso:

Parte 1: Pesquisa de referências bibliográficas

1-Introdução: referências bibliográficas e literatura científica

2-Principais fontes de pesquisa

2.1-Pesquisa de temas por palavras-chave

2.2-Pesquisa automatizada multicritério (ano, impacto, citações, etc) em diferentes fontes

2.2.1-Exportação de resultados da pesquisa

2.2.2.-Filtragem dos resultados exportados

Parte 2: Normalização e formatação de referências

3-Organizando listas de citações e referências

3.1-Principais gerenciadores e formatadores de referências

3.1.2-Funcionalidades de gerenciadores: EndNote, Mendeley e Zotero

3.2-Formatos de arquivos de (BibeTex, RIS, Xml, etc) dos gerenciadores

3.2.1-Conversão de listas em doc word para os principais formatos de arquivos de referências

3.2.2-Adição e importação de referências ao Mendeley e Zotero

3.2.3-Importação de arquivos entre Mendley e Zotero

3.2.4-Criação de bibliotecas (Desktop e online) no Mendeley e Zotero

3.2.5-Exportação de arquivos de referências dos gerenciadores

3.3-Formtação de referências de acordo com normas específicas

3.3.1-Formatação automatizada de citações e referências no Mendeley e Zotero

3.3.1.1-Edição de citações e referências no Mendeley e Zotero

Parte 3-Gerenciamento de referências

4-Pesquisas de referências no Mendeley, Qiqqa e Zotero

4.1-Anotações, comentários e marcações (tags) em referências (texto e pdf)

4.1.2-Pesquisas de referências por anotações e palavras-chaves

Parte 4- Dicas e cuidados com citações de referências

5-Evitando plágio ou autoplágio

5.1-Política internacional de boa conduta científica

5-1.2-Como citar adequadamente uma ideia referenciada

Parte 5-Bonus: Repositório de dados para citações

6-Adição de dados citáveis com Mendeley Dataset e Research Gate

6.1-Escolhendo licença (Common License) para identificação dos dados

6-2-Como citar referência dos dados

El uso de softwares y paquetes estadísticos para análisis de datos es altamente relevante e importante, desde el desarrollo y aplicación de métodos hasta el análisis e interpretación de resultados. Aun así, se observa que estos softwares y paquetes tienen un costo de adquisición relativamente alto. Por eso, en la actualidad se incentiva mucho el uso de softwares libres. Uno de los softwares libres de mayor uso hoy en día es R, que se ha convertido en un software popular, pero a la vez robusto, es gratuito, de código abierto y tiene una comunidad mundial que contribuyen diariamente en su mejoría y en la implementación de herramientas, paquetes y funciones.

Por esta y otras razones, el conocimiento, manejo y aplicación del software R es en la actualidad prácticamente un requisito indispensable para trabajar en el campo científico y empresarial. ¿Desea conocer R desde cero? Entonces el curso “Introducción a R” es ideal para usted. Los principales objetivos de este curso son: i) conocer la estructura básica y sintaxis del lenguaje R, ii) promover la comprensión básica de aplicaciones y funciones en el ambiente R y iii) introducir al estudiante en la ciencia del manejo de datos, estadística básica y regresión lineal simple en R. Por ello, el contenido del curso es de carácter introductorio, contiene una sólida base teórica seguida de actividades prácticas en el ambiente R.

Carga horaria: 10 horas

Fecha y hora: 11/06/2021 (entre 15 y 20 horas) y 12/06/2021 (entre 8 y 13 horas). Huso horario: Peru (GMT-5)

Profesor del curso: Duberli Geomar Elera Gonzales (Universidad Nacional Autónoma de Chota)

Inversión: R$ 149,00 (≅ 100 Soles Peruanos). Para conocer el costo del curso en su moneda, convierta el monto (R $ 149,00) con el convertidor del enlace siguiente: https://www.xe.com/pt/currencyconverter/

También puedes pagar con PayPal: transferir a betaanalitica@gmail.com o pagar con el botón abajo:

Formulario de inscripción: https://forms.gle/zwUBN3B4VPUVmeD79

Contenido del curso:

1. Introducción e historia
2. Descarga e instalación (Windows)
   • R
   • RStudio – IDE (integrated development environment)
3. Introducción al ambiente R (interface);
4. Proyecto;
5. Script (sintaxis);
6. Librerías y paquetes (instalación y uso);
7. Citar R y sus paquetes;
8. Formas de obtener ayuda;
9. Objetos de R
   • Vector
   • Factor
   • Matriz
   • Dataframe
   • Lista
10. Importar y visualizar datos;
11. Funciones básicas (R como una calculadora)
12. Otras funciones (listar y remover objetos, generar repeticiones y secuencias, generar datos aleatorios, ordenar)
13. Creación y manipulación de objetos y elementos de objetos
14. Grabar archivos
15. Gráficos no R
    • Dispersión
    • Barras
    • Torta
    • Box-plot
    • Histograma
16. Estadística básica
    • Media
    • Mediana
    • Moda
    • Varianza
    • Desviación estándar
    • Prueba de hipótesis
    • ANOVA
    • Regresión lineal simple