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    Ciclo de Cursos sobre Estatística e Aprendizado de Máquina na Pesquisa em Computação

    21 Out

    O Instituto de Informática da UFG (INF/UFG) realizará a atividade de extensão “Ciclo de Cursos sobre Estatística e Aprendizado de Máquina na Pesquisa em Computação”. A ação ocorrerá presencialmente no INF/UFG nos dias 21 e 28 de outubro e 4 de novembro de 2026, das 14h às 16h.

    O objetivo é explorar a integração entre Estatística e Aprendizado de Máquina, demonstrando como essas abordagens se complementam no uso aplicado e sistemático de dados. A programação abordará estudos de caso do INF/UFG, ferramentas e testes estatísticos, critérios de interpretação e aplicação, além de exemplos pontuais de implementação em R. O intuito é promover o uso adequado dessas ferramentas e fortalecer metodologicamente os estudos.

    Com cerca de 40 vagas disponíveis, a atividade é voltada para estudantes da Pós-Graduação do INF/UFG, especialmente aqueles envolvidos em pesquisas que utilizem análise de dados, Estatística e/ou Aprendizado de Máquina, podendo ser ampliado ao público interessado, conforme a disponibilidade de vagas.

     

    Datas do curso: 21 de outubro, 28 de outubro e 4 de novembro de 2026

    Horário: das 14h às 16h.

    Local: Centro de Aulas C – Sala 106 – UFG.

    Modalidade: Presencial

    Participação: Gratuita, mediante inscrição prévia.

    As inscrições devem ser feitas via forms pelo link: https://forms.gle/a58kGQr8u9iGqhNW6  

     

     

    Dra. Zuly Mary Briceño

    Biografia

    Estatística e docente universitária, com 15 anos de experiência no ensino superior e 7 anos de atuação no Brasil em Estatística e análise de dados aplicados à pesquisa em instituições de ensino, pesquisa e hospitais.

     

    CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

    Encontro Descrição
    1º

    Estudos de caso, problemas de pesquisa, objetivos, hipóteses, delineamentos metodológicos e ferramentas estatísticas para exploração, organização e descrição dos dados.

    2º

    Principais testes estatísticos utilizados na pesquisa científica, critérios de escolha, hipóteses, pressupostos, aplicação e interpretação dos resultados.

    3º

    Integração entre Estatística e Aprendizado de Máquina na pesquisa, produção de evidências científicas e possibilidades de testes estatísticos complementares.

     

     

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