O avanço, o conhecimento e a progressão derivam da investigação científica em maior ou menor escala. Grande parte de uma recolha de dados possui observações em falta, sem possibilidade de recuperação; como devemos conduzir uma análise estatística nestas circunstâncias? A existência de dados omissos constitui um problema substancial na análise de dados uma vez que pode introduzir vieses e levar a conclusões incorretas. Com esta formação pretendemos dotar os estudantes de diferentes estratégias que permitam a imputação dos dados em falta de uma forma coerente com as observações completas.
Este curso potencia ainda o “reskilling” e o “upskilling” de profissionais que procuram formação em competências adjacentes às suas, fornecendo experiências de aprendizagem paralela, ou que procuram competências avançadas que complementem a sua formação e/ou experiência profissional prévia. O curso serve a missão de oferta de Formação Contínua pela U. Porto pela oferta de cursos não conferentes de grau que possibilitam a capacitação de recursos profissionais de elevada procura pela sociedade e por empresas que desejam melhorar a sua oferta e capacidade através de novas ferramentas e novas competências.
Esta formação tem por objetivo dotar os candidatos de metodologias estatísticas para a análise com dados omissos de forma a minimizar o impacto de um possível viés nos resultados finais
Esta formação destina-se a todos os profissionais, técnicos, licenciados, estudantes ou docentes que pretendam adquirir conhecimentos em métodos estatísticos que permitam analisar ficheiro com dados omissos.
Atendendo a que parte ou a totalidade da formação decorrem online, os destinatários deverão assegurar as condições técnicas necessárias à sua participação.
Este curso irá abordar tópicos tais como a definição de diferentes tipos de dados omissos, técnicas de imputação simples e múltipla, bem como métodos de verosimilhança para dados completos e dados omissos (através do algoritmo EM). Os conteúdos programáticos incluem os seguintes tópicos:
É desejável, ainda que não obrigatório, que os formandos tenham já alguma familiaridade com o software estatístico R.
Para que o formando possa frequentar a formação deverá possuir frequência de uma unidade curricular de Estatística ao nível de ensino superior.
A avaliação das candidaturas será feita numa primeira fase, na escala 100% - 20 valores, atendendo aos seguintes critérios:
Haverá uma bonificação na classificação para os seguintes candidatos:
Os candidatos serão seriados com base no resultado da soma da classificação da 1º fase com as bonificações.
Critérios de desempate:
Regime b-learning: Métodos expositivo e demonstrativo. O curso será baseado em notas pessoais que introduzem os conceitos e que ilustram os mesmos através do software R (14h, aulas teóricas) usando dados reais bem como dados simulados. O software R será utilizado não só para as análises de dados, bem como para a produção de gráficos e visualizações. O curso será ainda composto por uma componente teórico–prática (5h30) na qual os alunos terão oportunidade de praticar os conceitos adquiridos e 1h30 presenciais para avaliação do conteúdo. O curso consiste assim em 21h de formação (3 ECTS). A plataforma Moodle será utilizada ao longo da formação e funcionará como repositório de material.
Modalidade de avaliação em regime b-learning:
Candidaturas: até 16 de outubro de 2024
Análise das candidaturas: 18 a 22 de outubro de 2024
Resultados Definitivos: 24 de outubro de 2024
Matrículas: 28 e 29 de outubro de 2024
Início: 6 de novembro de 2024
De acordo com o artigo 124.º, n.º1, alínea a) do Código do Procedimento Administrativo, dispensa-se o período de audiência prévia na medida em que permitirá evitar prejudicar o início previsto da formação e, dessa forma, todos os candidatos e participantes.
De acordo com o nº 5 do artigo 7º do REGULAMENTO PARA ATRIBUIÇÃO DE BOLSAS DE INCENTIVO À (RE)QUALIFICAÇÃO E ATUALIZAÇÃO DE COMPETÊNCIAS NO ÂMBITO DAS FORMAÇÕES NÃO CONFERENTES DE GRAU DA UNIVERSIDADE DO PORTO OFERECIDAS AO ABRIGO DO «IMPULSO ADULTOS» (PRR), DESPACHO N.º GR.02/06/2022 de 3 de junho de 2022, “O prazo para liquidação do valor da propina por estudantes bolseiros é prorrogável até dez (10) dias úteis após a data de pagamento da bolsa.”
Proteção de Dados: Para além das finalidades regulares de utilização dos seus dados pela U.Porto, relacionados com a seleção e seriação das candidaturas e, posteriormente, com a gestão académica dos candidatos selecionados, informamos que, face ao enquadramento da presente formação no âmbito do «Programa de Formação Multidisciplinar da U.Porto – Impulso Jovens STEAM & Impulso Adultos» (PRR), a identificação de todos os participantes (nome, NIF e contacto) terá de ser comunicada à Direção-Geral do Ensino Superior para efeitos de monitorização da execução do projeto.
Quaisquer dúvidas sobre o tratamento dos seus dados poderão ser endereçadas à Encarregada da Proteção de Dados da U.Porto, para dpo@reit.up.pt.
Docente Responsável: | Rita Gaio |
Educação Contínua: | formacao.continua@fc.up.pt |
Docente Responsável: | Rita Gaio |
Sigla: | UFC:ADO |
Tipo de curso/ciclo de estudos: | Unidade de Formação Contínua |
Início: | 2023/2024 |
Duração: | 21 Horas |