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Curso online capacita a Justiça sobre fundamentos da estatística para ciência de dados
17 DE OUTUBRO DE 2022
O curso de Fundamentos de Estatística para Ciência de Dados já está disponível para servidores, magistrados e colaboradores que trabalham nos órgãos do Poder Judiciário e desejam aprofundar seus conhecimentos sobre o tema. A capacitação é on-line, em formato autoinstrucional e não tem pré-requisitos. As inscrições devem ser feitas no portal de ensino à distância do Conselho Nacional de Justiça (CNJ).
O curso tem como objetivo habilitar o estudante a utilizar métodos estatísticos, como medidas descritivas, visualizações gráficas e tabulares, e a dominar princípios de probabilidade e inferência estatística. Ao final das aulas, o participante deverá demonstrar capacidade de uso e interpretação de métodos estatísticos aplicados a casos concretos.
A formação, composta por videoaulas divididas em 10 módulos, com carga horária total de 40 horas, aborda conteúdos como: métodos de amostragem, estatística descritiva, medidas de associação, elementos de probabilidade, inferência estatística e teste de hipóteses.
As aulas são ministradas pelo professor adjunto da Universidade Federal do Paraná (UFPR) Wagner Hugo Bonat, doutor em Matemática pela University of Southern Denmark, na Dinamarca.
Justiça 4.0
A iniciativa integra as ações de aperfeiçoamento funcional desenvolvidas pelo Programa Justiça 4.0 e é realizada pelo Departamento de Pesquisas Judiciárias do CNJ, em parceria com o Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (Pnud) e o Departamento de Estatística da UFPR.
Os cursos de Ciência de Dados Aplicada ao Poder Judiciário foram ofertados, na modalidade síncrona, em três módulos ao longo deste ano. O curso de Fundamentos de Estatística para Ciência de Dados integrou o Módulo 1, que também incluiu qualificações em Python, R e Excel para Análise de Dados. Já no Módulo 2, foram ministrados os treinamentos em Dashboards com Power BI e Dashboards e Relatórios Dinâmicos com o R. No terceiro módulo, as formações são em Machine Learning e Mineração de Textos.
Texto: Marina Baldoni Amaral
Edição: Sarah Barros
Agência CNJ de Notícias
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