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: 4 horas

Data horário: 10/11/2022, 18:00 às 22:00 horas

Ministrante: Dr. Écio Souza Diniz

Investimento: R$ 80,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou boleto (vencimento em dois dias úteis)

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

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 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

Que tal aprender os caminhos fundamentais rumo a independência no processamento de dados georeferenciados na interface amistosa e livre do QGIS? Nesse curso 100% online e com certificado você aprenderá a explorar as principais ferramentas na interface do QGIS, passando por demonstrações práticas de princípios que vão desde de a escolha de sistema de coordenadas geográficas para projetar dados até o processamento de arquivos matriciais de imagens processadas por sensoriamento remoto, delimitação de pontos e polígonos de áreas de interesse e produção do ‘layout’ final para produção e edição de mapas. Assim, esse curso concilia teoria básica em SIG (Sistemas de Informação Geográfica) com exemplificações demonstradas em suas execuções na prática. Ao final, você será capaz de entender, processar e organizar dadosgeoreferenciado e produzir seus próprios mapas. E o melhor de tudo, usando um software livre e com um investimento em valor popular.

Carga horária: 8 horas

Data e horário: 22/05/2021

Ministrante: Dr. Romário Moraes Carvalho Neto

Investimento: R$ 90,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 97,00 com PagSeguro em parcela única. 

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Pré-requisitos: Esse curso é exibido em sistema Windows e é de nível básico, não havendo requisitos prévios para participação.

Conteúdo do curso:

1 Introdução ao SIG
1.1 Definição de SIG
1.2 Usos do SIG
1.3 Primeira Aplicação de SIG
1.4 Tipos de Dados Usados em SIG
1.4.1 Temáticos
1.4.2 Cadastrais
1.4.3 Modelo Numérico do Terreno (MNT)
1.4.4 Rede
1.4.5 Imagem
1.5 Dados Vetoriais e Dados Raster
1.6 Escala
1.7 Sistema de Referência de Coordenadas (SRC)
1.8 Datum

2 Apresentação do QGIS
2.1 Site
2.2 Instalação
2.3 Documentação
2.4 Doações e suporte
2.5 Tour pelo QGIS
2.5.1 Menus, botões de atalho e barra inferior
2.5.2 Ativar/desativar atalhos com botão direito do mouse
2.5.3 Caixa de ferramentas
2.5.4 Terminal Python
2.5.5 Complementos

3 SIG aplicado
3.1 Vetores
3.1.1 Pontos
3.1.2 Linhas
3.1.3 Polígonos
3.1.4 Tabela de Atributos
3.1.5 Principais ferramentas para vetores

3.2 Raster
3.2.1 Calculadora de Raster
3.2.2 Principais ferramentas para Raster

3.3 Geração de Mapas pelo compositor de impressão
3.3.1 Mudar cores por simbologia
3.3.2 Adicionar norte
3.3.3 Adicionar escala
3.3.4 Adicionar legenda
3.3.5 Demais elementos

4 Apresentação do SAGA GIS, GRASS e do Qt Designer

5 Dicas adicionais

O presente curso objetiva atender tanto público acadêmico quanto empresarial e por meio da exposição de conteúdo básico como formatação de tabelas e gráficos com o visual desejado até uso de funções mais avançadas em gestão, organização e análises de dados. Com o uso de banco de dados de vegetação para os exemplos expositivos de cada função exibida no curso, o participante será capaz de transpor o raciocínio de aplicação para qualquer área ou necessidade de seu cotidiano profissional. Dentre as ferramentas mostradas estão funções mais específicas que abordam, por exemplo, o uso de soma condicional de duas abas distintas numa única planilha do Excel; classificação, junção e separação de dados; uso de Tabela dinâmica para organização dados; pesquisa automatizada de comparação e referência em distintas linhas de dados; aplicação de fórmulas matemáticas e estatísticas básicas (soma, média, desvio padrão, raiz quadrada, variância, etc); uso de funções lógicas, etc.

Carga horária: 5 horas

Ministrante: Dr. Écio Souza Diniz

Investimento: R$ 60,00

Inscrição: https://forms.gle/pXr3ipbdnL9YqmtG9

Conteúdo:
1 GRÁFICOS E TABELAS
Criação e edição de tabelas
Criação e edição de gráficos
Gráfico de dispersão / Formatar o gráfico de dispersão
Gráfico de colunas / Formatação de gráfico de colunas
Gráficos de barras / Formatação de gráfico de barras
Gráfico de pizza / Formatação de gráfico de pizza

2 MANUSEIO E ORGANIZAÇÃO DE DADOS
# Tabela Dinâmica (automatismo para separação, disposição e conexão de dados)
# Transposição de dados
# Remoção de linhas de dados duplicadas desnecessárias;
# Separação de dados em texto para colunas;
# Junção de dados de colunas distintas
# Soma de valores num intervalo determinado
# Pesquisa e referência em linhas de dados
# Filtros manuais para seleção de dados

3 CATEGORIZAÇÃO DE DADOS

# Filtros automáticos – ordenação hierárquica dos dados
# Formatação condicional: classificar e agrupamento das células
# Contagem de células por critério determinado
# Teste lógico: categorização de linhas de dados por nomes ou números.

O curso “Avaliação de impactos ambientais” visa fornecer informações técnicas sobre esse tema a fim de auxiliar profissionais na condução dos processos de planejamento e execução de estudos de impacto ambiental. Pensando em melhorar a experiência dos participantes, com vistas ao melhor aproveitamento possível dos assuntos abordados, o curso foi estruturado com a utilização de exemplos reais e fictícios de empreendimentos diversos. Em termos práticos, com a conclusão do curso, os participantes possuirão subsídios suficientes para iniciar sua jornada no mercado de Licenciamento Ambiental. Aqueles que já possuem vivência profissional em estudos de impacto ambiental poderão participar do curso com intuito de se atualizar e de consolidar conhecimentos sobre o tema.

Carga horária: 7 horas

Data horário: 29/05/2021 (8:00 às 12:00 e 14:00 às 17:00 horas)

Ministrante: Dr. Sergio Alvareli Júnior

 Engenheiro Florestal (CREA – MG 162.360/D)
 Mestre em Impactos Ambientais e Recuperação de Áreas Degradadas;
 Doutor em Impactos Ambientais e Recuperação de Áreas Degradadas.
 Responsável Técnico da Ciclus Engenharia.

Investimento: R$ 100,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 108,00 com PagSeguro em parcela única. 

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Conteúdo:
 Introdução;
 Legislação aplicada ao tema Avaliação de Impactos Ambientais;
 Conceitos básicos;
 Caracterização do empreendimento impactante;
 Definição das áreas de influência;
 Caracterização da área alvo (diagnóstico ambiental);
 Definição de alternativas técnicas e locacionais;
 Avaliação quali-quantitativa de impactos ambientais;
 Proposição de medidas mitigadoras;
 Proposição de medidas potencializadoras;
 Proposição de medidas compensatórias;
 Delineamento do plano de monitoramento/acompanhamento.

Já tem conhecimento básico em Python e QGIS e quer dar os primeiros passos como desenvolvedor? Quer potencializar os seus conhecimentos de QGIS e de programação? Que tal desenvolver produtos de geotecnologia e fazer parte da crescente comunidade open source? Participe do curso “Desenvolvimento de plugins com Python no QGIS”. Esse curso objetiva instruir o participante sobre os passos necessários para criar um plugin e fazer upload do mesmo para o repositório do QGIS. Desenvolveremos juntos a rotina principal, a interface gráfica do plugin, onde o usuário entrará os dados, faremos as traduções necessárias para a publicação no repositório oficial do QGIS e usaremos as principais APIs disponíveis para cada etapa do desenvolvimento.

Carga horária: 8 horas

Data e horário: 27/03/2021 (8:00 às 12:00 e 14:00 às 18:00 horas)

Ministrante: Dr. Romário Moraes Carvalho Neto

Investimento: R$ 145,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 152,00 com PagSeguro em parcela única. Para os participantes do curso Introdução à programação Python no Qgis: R$ 110,00 (via transferência).  

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Pré-requisitos: Ter conhecimento básico de programação Python e conhecimento básico de QGIS são pré-requisitos para esse curso ou já ter participado do curso Introdução à programação Python no Qgis oferecido pela Beta Analítica. O não preenchimento desses pré-requisitos não invalida a participação no curso, mas isenta a empresa e o ministrante acerca de não-aproveitamento ideal do curso.

Conteúdo do curso:

1 Verificação de documentação;
2 Criação de script Python;
3 Execução de script Python;
4 APIs para criação de plugins;
5 Criação do plugin;
6 APIs para tradução de plugins;
7 Tradução do plugin;
8 Repositórios para o plugin;
9 GitHub básico;
10 Como publicar no repositório do QGIS;
11 Arquivos necessários para publicação no repositório do QGIS;
12 Como compartilhar e instalar o plugin fora do repositório do QGIS.

Você gostaria de aprender a construir gráficos de qualidade para mostrar seus resultados de forma legível? O pacote ggplot2 do software R é baseado na gramática de gráficos constituída por um sistema versátil que utiliza diversos parâmetros para a construção gráfica. Assim, com o uso do ggplot2 você é capaz de flexibilizar suas análises para qualquer tipo de demonstração gráfica e modificar detalhes que ajudam na compreensão dos seus resultados pelo público alvo do seu trabalho. Nesse curso você será capaz de aprender a produzir gráficos desde os mais comuns (ex: barras, histogramas e dispersão) até os mais complexos (ex: animados, interativos, com textos, imagens e texturas inseridas). As ferramentas disponibilizadas durante o curso permitirão ao participante obter autonomia para produzir e apresentar com um design bem produzido de alta qualidade.

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Ministrante: Ms. Jeanne Raquel Franco

Data e horário: 10/04/2021 (9:00 às 12:00 e 14:00 às 18:00)

Investimento: R$ 80,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 87,00 com PagSeguro em parcela única  no cartão ou débito:

Conteúdo:
1. Introdução ao pacote ggplot2 no R;
2. Pacotes auxiliares;
3. Ressalvas para produção de gráficos legíveis;
4. Datasets do R;
5. Tabelas e verificação de dados;
6. Variáveis numéricas e categóricas;
7. Histogramas, gráficos de densidade, barras, dispersão, boxplot, violin, gráficos
de barras com erro padrão e gráficos de linhas;
8. Gráficos animados, 3D, barras circular e multivariadas;
9. Mapeamentos estéticos: cor, preenchimento, formato e tamanho;
10. Temas, facetas, legendas e customização com imagens, textos e texturas
inseridas nos gráficos.

Você conhece a linguagem de programação do software R? O R é um software livre, ou seja, totalmente gratuito, permitindo o acesso a diversas e robustas ferramentas para processamento de dados e análises estatísticas nas mais variadas áreas do conhecimento. Por isso, o conhecimento operacional do software R tem se tornado crescentemente um requisito desejável e decisivo em diversas seleções nos meios acadêmico e empresarial. Quer aprender trabalhar do zero no R? Então o curso “Introdução à linguagem R” é ideal para você. Nesse curso, o principais objetivos são: i) promover a compreensão básica de aplicações e funções no ambiente R e ii) gerar subsídio para o desenvolvimento independente do participante às atividades que envolvam programação e estatística básica no R. Portanto, o conteúdo do curso é de caráter introdutório, contendo uma sólida base teórica seguida de atividades práticas no ambiente R.

Carga horária: 8 horas

Data e horário: 20/03/2021 (8:00 às 12:00 e 14:00 às 18:00)

Ministrante: Huriel Ruan Reichel

Investimento: R$ 85,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 91,00 com PagSeguro em parcela única. 

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Pré-requisitos desejáveis: conhecimento básico em estatística. O preenchimento desse pré-requisito não invalida a participação do curso, contudo isenta a responsabilidade da empresa quanto ao participante conseguir acompanhar de forma bem-sucedida o conteúdo abordado.

 Conteúdo do curso:

1. Introdução (histórico)
2. Download e instalação (Windows, OS X e Linnux)
   • R
   • Rstudio – IDE (integrated development environment)
3. Introdução ao ambiente R (Layout e noções gerais);
4. Projeto;
5. Script;
6. Pacotes (instalação e uso);
7. Citando o R e os pacotes;
8. Ajuda;
9. Objetos do R
   • Vetores;
   • Lista
   • Matriz
   • Data frames
10. Importação e visualização de dados;
11. Funções básicas
12. Outras funções (listar e remover objetos, gerar sequências, gerar repetições, gerar dados aleatórios, ordenar e atribuir ranks)
13. Manipulação de dados (operação conjuntos de dados)
14. Salvar arquivos
15. Gráficos no R
    • Barras
    • Pizza
    • Dispersão
    • Box-plot
    • Histograma
16. Estatística
    • Descritiva (média, mediana, moda, variância, desvio padrão)
    • Testes (Teste t, Regressão e ANOVA)

Quer saber como interpolar dados espaciais usando toda a sofisticação da Geoestatística? E que tal, usar essa abordagem pra prever zonas de risco de uma epidemia, evento meteorológico ou exposição à radiação? E o melhor de tudo, você fazer isso num software livre e de interface amigável. Então o curso “Introdução à Geoestatística em R” é para você!
Nesse curso serão abordadas desde a teoria fundamental para compreender os métodos geoestatísticos até sua aplicação, fazendo uso de exemplos práticos e detalhados em suas etapas. Dentre as técnicas abordadas estão modelagem para estimações e predições, incluindo técnicas especiais como simulações condicionais, krigagem bayesiana, anisotropia e métodos mais robustos por máxima verossimilhança. Esse curso mostrará a você essas diversas tendências no ramo da Geoestatística, lhe permitindo utilizar esse tipo de análise no seu trabalho e/ou pesquisa.

Ficou curioso com esse curso, mas se pergunta ainda precisamente o que é a Geoestatística como você pode se beneficiar dela’?  A Geoestatística é um ramo da Estatística Espacial voltado à interpolação de dados pontuais no espaço. Seus métodos interpoladores são mais robustos e eficazes, permitindo ampla validação. Essas técnicas são muito úteis a profissionais das mais diversas áreas, incluindo Biologia, Geografia, Estatística, Medicina, Agronomia, Engenharia Florestal, Engenharia Ambiental, Consultoria Ambiental, etc., que queiram trabalhar com dados espaciais.

Por que Geoestatística no R?
R é um software livre e de eficiente linguagem de programação, que permite a realização das mais diversas análises. Além disso, tem se tornado, cada vez mais, um requisito para empresas e grupos de pesquisa no Brasil e exterior. Quer tal então dar esse upgrade na sua formação e carreira e se diferenciar? Então não perca tempo e venha agregar esse importante conhecimento para sua profissão!

Carga horária: 8 horas / Data: 05/02/2021 (15:00 às 19:00 horas) e 06/02/2021  (9:00 às 13:00 horas) 
Ministrante: Huriel Ruan Reichel
Investimento: R$ 85,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 90,00 com PagSeguro em parcela única  no cartão ou débito:  

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Pré-requisitos desejáveis: entendimento do uso básico do software R (instalação, carregamento de pacotes, criação de objetos, leitura de dados, etc), noção básica de dados espaciais (coordenadas, tipos de dados espaciais, projeções cartográficas) e noção básica de estatística (ex: média, variância, desvio padrão, notação). Visto esse ser um curso mais aplicado em R, o não preenchimento desses pré-requisitos não invalida participação no curso, mas isenta a responsabilidade da empresa quanto à capacidade do participante em manusear funções básicas do software e conseguir acompanhar de forma bem sucedida os conteúdos abordados.

Conteúdo do curso:

1. Introdução à Estatística Espacial
2. Interpoladores determinísticos
3. Fundamentação matemática
4. Krigagem simples e outros tipos
5. Model based Geostatistics
6. Amostragem de dados geoestatísticos
7. Análise exploratória em Geoestatística
8. Estimação/Predição por Krigagem
9. Variografia
10. Parametrização por OLS, WLS e Máxima Verossimilhança.
11. Validação
12. Anisotropia
13. Simulações condicionais
14. Krigagem Bayesiana
15. Interpolação espaço-temporal
16. Interpolação 3D

Você conhece as diversas ferramentas de SIG (Sistemas de Informação Geográfica) disponíveis para promover monitoramentos visando a gestão e conservação de recursos ambientais (ex: solos e bacias hidrográficas)? Além disso, você também deseja atuar no planejamento estratégico para o uso adequado desse recurso tão importante para a nossa economia e meio ambiente?

Então este é o curso certo pra você. Nele são apresentadas técnicas de geoprocessamento que auxiliam em gestões ambietnais. O objetivo central do curso é capacitar o participante nessas técnicas para criar planos de prevenção de incidentes ambientais e consequentemente danos ao solo e recursos hídricos. Além disso, a capacitação nas técnicas abordadas possui uma ampla aplicação interdisciplinar na área ambiental, ideal para ambos profissionais atuantes em consultoria ambiental e acadêmicos.

Dentre os aprendizados que esse curso fornece, o participante entenderá como realizar análises de drenagem (ex: declividade e delimitação de bacias hidrográficas) a partir de imagens de satélite, análises ambientais conforme as requisitadas a órgãos públicos fiscalizadores, e estimar a erosão atual e potencial do solo , auxiliando no planejamento de uso e cobertura da terra.

Carga horária: 5 horas / Data e horário: nova data a definir
Ministrante: Ms. Gabrielle de Oliveira Xavier
Investimento: R$ 70,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 77,00 com PagSeguro em parcela única: 

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Pré-requisitos desejáveis: conhecimento básico do software Excel e Q Gis com a extensão Grass para Windows (instalá-lo em sua versão atual no PC, instalação e carregamento de pacotes, importação de dados para dentro do software). 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. Ciclo Hidrológico
2. Bacias hidrográficas
3. Análise hidrológica a partir de Modelos de elevação digital (DEM)
4. Cálculos de superfície a partir de imagens DEM
5. Análise de drenagem
6. Modelagem USLE
7. Predição da Erosão Atual e Potencial em uma bacia hidrográfica
8. Análise Ambiental

Quer aprender programação Python ou ampliar e aprimorar seus conhecimentos aplicando-os em contextos de SIG (Sistema de Informações Geográficas)? Já pensou você ser capaz de criar seu próprio modelo geoespacializado a partir de seus dados? Então venha participar do curso “Introdução à programação Python em QGIS”. O principal objetivo desse curso é ensinar o básico da linguagem Python de programação, com o auxílio de ferramentas disponibilizadas pelo QGIS, proporcionando o conhecimento inicial para a aplicação desta linguagem em um ambiente SIG. Os exemplos práticos são demonstrados através de programação e scripts que auxiliarão na automação de tarefas, aplicação de modelos geoespacializados e algoritmos e até mesmo criação de geotecnologias. Você aprenderá, dentre várias coisas, como consultar materiais disponíveis e executar os comandos básicos com o editor de texto do próprio QGIS através de scripts em conjunto com o Python Console. Ao final, você saberá como criar rotinas analíticas para arquivos do tipo vetor e raster.

Carga horária: 8 horas

Data e horário: 15/05/2021 (8:00 às 12:00 e 14:00 às 18:00)

Ministrante: Dr. Romário Moraes Carvalho Neto

Investimento: R$ 90,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 97,00 com PagSeguro em parcela única. 

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Pré-requisitos desejáveis: Ter conhecimento básico de programação Python
(ou outra) e conhecimento básico de QGIS (ou outro software de SIG) são pré-
requisitos desejáveis, mas não obrigatórios.

Conteúdo do curso:

1. Python, docs, Bibliotecas (libraries) e PyQgis
2. Como ativar o Python Console do Qgis
3. Como ativar o editor de texto do Qgis
4. Função print()
5. # -*- coding: utf-8 -*-
6. Variáveis
7. String
8. Integer
9. Float
10. Python sinais matemáticos
11. Lendo arquivos
12. Escrevendo arquivos
13. Funções
14. Lógica, Truth Table e Lógica Booleana

15. Tomando decisões
16. Listas e loops
17. Lista
18. For loop
19. While loop
20. Comandos append(), insert() e pop()
21. Tuple e Dicionário
22. Classes
23. Utilizando o PyQgis
24. Rasters
25. Vetores
26. Dicas adicionais

Você conhece as possibilidades e ferramentas da linguagem para análises e processamento de dados no contexto de SIG (Sistemas de Informação Geográfica)? Quer iniciar o caminho da independência em processamento de dados geográficos em R? Para quem trabalha com Big data como, por exemplo, dados espaciais, o R fornece a integração de robustas funções analíticas, se tornando assim uma excelente alternativa de software livre para atender esse tipo de processamento.  Neste curso trataremos alguns tópicos em geocomputação no ambiente R, com aplicações de informações geoespacializadas e técnicas de geoestatística, bem como a automação dessas tarefas em grandes conjuntos de dados. O objetivo do curso é fornecer uma interface interdisciplinar que possibilita ao aluno noções básicas da programação R focadas no uso de SIG.

Carga horária: 8 horas

Data: 12/02/2021 (8:00 às 12:00 e 14:00 às 18:00 horas)

Ministrante: Ms: Luís Alberto Silva Antolin

Investimento: R$ 85,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 90,00 com PagSeguro em parcela única.

Inscrição: https://forms.gle/MvW3EANuZTidR9pi6

Pré-requisitos desejáveis: entendimento básico 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).

Conteúdo do curso:

1 – Introdução ao SIG na linguagem R
2 – Produção de mapas simples
3 – Tratamento de informações geoespacializadas
4 – Uso de ferramentas de geoestatística
5 – Avaliação de indicadores estatísticos

Você sabe como utilizar a estatística preditiva através de modelos de regressão generalizados com ampla aplicabilidade para explicar ou prever o comportamento de uma variável que represente evento, fenômeno ou processo? Nesse curso, nós abordamos desde os pré processamentos e testes até os ajustes para um uso robusto e vantajoso de modelos lineares generalizados para explicação da relação entre variáveis. Assim, nós utilizamos e fornecemos bancos de dados de vegetação de livro no tópico de modelagem de regressão do ministrante para exemplificação nos exercícios em cada modelo abordado, traduzindo a aplicabilidade para um contexto interdisciplinar. O uso dos modelos generalizados permite que você obtenha melhores ajustes as distribuições reais de seus dados e, consequentemente, maior robustez e confiabilidade são obtidas nos seus resultados. Adicionalmente, nós indicamos sugestões acerca das formas mais usuais e aceitas de apresentar resultados em publicações científicas e relatórios técnicos. Esse curso também se constitui numa importante base para ingressar no uso de modelos generalizados não-lineares, outro curso também ofertado pela Beta Analítica.

Carga horária: 8 horas

Data horário: 25/03/2020 (17:00 às 21:00) e 26/03//2020 (17:00 às 21:00)

Ministrante: Dr. Écio Souza Diniz

Investimento: R$ 80,00 via transferência (Banco do Brasil ou NuBank) ou R$ 86,00 com PagSeguro em parcela única. 

Para quem se inscrever no curso Bases de modelos não lineares 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 estatística básica (ex: média, variância, desvio padrão, regressão simples). 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 aos modelos lineares
2. Pré-diagnósticos (normalidade, linearidade, correlação)
3. Ajuste de resíduos
4. Modelos Lineares Generalizados (GLM)
5. Modelos Lineares Generalizados Mistos (GLMM)
6. Modelos mistos penalizados para autocorrelação espacial e temporal (GLMM PQL)
7. Seleção de melhores modelos
8. Sugestões de aprofundamento