Acervo
Material para os cursos oferecidos
O acervo conta com apresentações em formato html, livros e códigos nas linguagens R e Python. Todo o material disponível para consulta é de livre acesso, sendo proibida a reprodução parcial ou total do conteúdo, para fins comerciais.
Cursos
Séries Temporais
Setembro, 2022 - Março 2023
Análise de Séries Temporais
Neste curso são apresentadas técnicas para a análise de dados com estruturas de dependência. São discutidos tópicos da modelagem no domínio do tempo e no domínio da frequência. Exemplos computacionais estão disponíveis com scripts desenvolvidos em R.
Ciência de Dados
Março, 2023 - Atual
Introdução à Ciência de Dados
Neste curso são discutidos tópicos referentes à análise de dados, começando pela criação de portfólios, coleta de dados utilizando ferramentas computacionais até a análise exploratória, classificação e modelagem.
Python
Maio, 2022 - Maio 2022
Introdução à programação com Python
Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada, de script, imperativa, orientada a objetos, funcional, de tipagem dinâmica e forte. Essa linguagem foi criada por Guido van Rossum e é uma das linguagens mais utilizadas no mundo atual.
R
Maio, 2022 - Maio 2022
Introdução à programação com R
R é uma linguagem de programação de código aberto e ambiente de software para computação estatística e gráficos. É uma linguagem de programação orientada a objetos, funcional e imperativa. Na atualidade, R é uma das linguagens mais utilizadas em análise de dados.
Eventos organizados
Informações sobre eventos
Estamos entusiasmados em apresentar uma variedade de eventos cuidadosamente planejados e organizados pelo nosso laboratório, abrangendo uma ampla gama de tópicos e áreas de interesse dentro da Estatística, Ciência de Dados e Computação Natural. Nossos eventos são projetados para promover o compartilhamento de conhecimento, o aprendizado colaborativo e o engajamento com a comunidade acadêmica e profissional. Desde workshops práticos até palestras e conferências de renome internacional, oferecemos oportunidades únicas para aprimorar suas habilidades, explorar novas tendências e conectar-se com especialistas do campo. Independentemente de você ser um estudante, pesquisador, profissional ou entusiasta, nossos eventos são projetados para atender às suas necessidades e interesses, proporcionando um ambiente inspirador e enriquecedor para todos os participantes.
Semana de Estatística
Novembro, 2024
XV Semana de Estatística
A XV Semana de Estatística é um evento científico que aborda uma ampla gama de tópicos, incluindo métodos estatísticos avançados, aplicações práticas da estatística em diversas áreas do conhecimento, como saúde, economia, meio ambiente, entre outros, além de discussões sobre tendências e desafios futuros da área.
1º WDSSL
Outubro, 2019
1st Workshop on Data Science and Statistical Learning
Data Science is a multidisciplinary field of methods and processes for obtaining information from data, encompassing techniques from Mathematics, Statistics, Computer Science and Engineering fields. The Workshop on Data Science and Statistical Learning (WDSSL) aims to foster discussion, to present the development and potentialities and to oxygenate the Data Science area in Espírito Santo, emphasizing multidisciplinary, fundamental element of applied and theoretical research.
2º WDSSL
Junho, 2021
2nd Workshop on Data Science and Statistical Learning
O Workshop on Data Science and Statistical Learning tem como objetivo fomentar a discussão, apresentar o desenvolvimento e potencialidades e oxigenar a área de Ciência de Dados no Espírito Santo, enfatizando a multidisciplinaridade, elemento fundamental da pesquisa aplicada e teórica. O WDSSL trará muitas palestras plenárias e três cursos de curta duração sobre o assunto Ciência de Dados e Aprendizagem Estatística. As palestras estão disponíveis em https://www.youtube.com/@WDSSL.
Projetos de Ensino, Pesquisa e Extensão
Projetos desenvolvidos e em andamento
Seguem alguns dos nossos projetos nas áreas de ensino, pesquisa e extensão e aproveitamos para convidar a todos a conhecerem e participarem das nossas iniciativas.
Tribunal Regional do Trabalho
Neste projeto, iremos utilizar a linguagem Python, para prever com base em medidas de diagnóstico, a chance de conciliação.
Customer Churn in Telecom Operators
Neste projeto, iremos utilizar a linguagem Python, para criar um modelo de aprendizagem de máquina que possa prever se um cliente pode ou não cancelar seu plano, e qual a probabilidade disso ocorrer.
Santander Customer Satisfaction
Neste projeto, vamos utilizar a linguagem Python, para criar um modelo de aprendizagem de máquina que possa prever se um cliente está ou não satisfeito com sua experiência bancária.
Netflix Investor: Quarterly Earnings
Neste projeto, vamos utilizar a linguagem R para preparar um resumo estatístico dos dados da empresa Netflix, demonstrando sua saúde financeira e outras informações relevantes, que poderão ajudar potenciais investidores a decidir sobre investir ou não na companhia.
Warm Up: Predict Blood Donations
Neste projeto de aprendizado de máquina, estamos interessados em utilizar a linguagem R para prever se um doador de sangue doará dentro de uma determinada janela de tempo. O objetivo é prever os valores da última coluna (Made Donation in March 2007), para deterimnar se ele / ela doou sangue em março de 2007.
TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge
Neste projeto, construímos um modelo de aprendizado de máquina para determinar se um clique em um anúncio online é fraudulento ou não.
Membros
Equipe de pesquisadores e colaboradores
Estamos entusiasmados em apresentar uma variedade de eventos cuidadosamente planejados e organizados pelo nosso laboratório, abrangendo uma ampla gama de tópicos e áreas de interesse dentro da Estatística, Ciência de Dados e Computação Natural.
Pesquisador
DE - UFES
Prof. Dr. Bartolomeu Zamprogno
Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (1999), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de Pernambuco (2004) e doutorado em Engenharia Ambiental. Atualmente atua nas áreas de modelagem estatística, amostragem, estatística computacional.
Pesquisador
DE - UFES
Prof. Dr. Fabio A. Fajardo Molinares
Possui graduação em Estatística - Universidad Nacional de Colombia - Bogotá (2003), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de Pernambuco (2007) e doutorado em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (2011). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase na análise de séries temporais, estatística robusta, estatística computacional e análise de regressão.
Pesquisadora
DE - UFES
Profa. Dra. Nátaly A. Jiménez Monroy
Possui graduação em Estatística - Universidad Nacional de Colombia (2004). Mestre em Estatística da Universidade Federal de Pernambuco (2007) e Doutora em Engenharia Ambiental pela Universidade Federal do Espírito Santo (2013). Atualmente é Professora Adjunta da UFES. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Regressão e Correlação, atuando principalmente nos seguintes temas: Regressão Beta, Medidas repetidas binárias e dados longitudinais. Também pesquisa na área dos Modelos aplicados em estudos ambientais e da área da saúde pública
Pesquisadora
DE - UFES
Profa. Dra. Luciana Graziela de Godoi
Possui graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade de São Paulo (2003), aperfeiçoamento em Tópicos de Estatística pela Universidade de São Paulo (2004) , mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2007) e doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2011). Atualmente é professora adjunta do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística Bayesiana. Atua nos seguintes temas: distribuições elípticas assimétricas, inferência bayesiana e robustez.
Pesquisador
DE - UFES
Prof. Dr. Alessandro José Queiroz Sarnaglia
Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (2007), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (2009) e doutorado em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (2016). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do Espírito Santo. Atua principalmente na área de análise de séries temporais e de regressão com aplicações em diferentes áreas.
Serviços
O que eu posso fazer por você?
Estes são alguns trabalhos em que posso utilizar minhas habilidades para gerar soluções eficientes e eficazes em problemas que você possa enfrentar.
Descriptive Analysis
Aplicar diferentes técnicas estatísticas para descrever, organizar e sumarizar seu conjunto de dados para que possa entender o que aconteceu.
Diagnostic Analysis
Utilizar uma forma de análise avançada baseada em buscas detalhadas, descoberta de dados, data mining e correlações para examinar seus dados e responder à pergunta: "Por que isso aconteceu?".
Machine Learning
(Predictive Analysis)
Criar modelos preditivos que analisem fatos históricos e atuais para fazer previsões sobre eventos futuros ou desconhecidos de seu interesse.
Prescriptive Analysis
Definir a melhor estratégia de ações que você pode tomar com base nos dados disponíveis.
Econometric analysis
Manusear ferramentas estatísticas e de Data Science em variáveis econômicas para extrair insights econômicos.
Data Visualization & Dashboard Design
Criar gráficos responsivos e interativos com excelentes designs para sumarizar seus dados e proporcionar a visualização da Big Picture.
Consultancy
Fornecer apoio especializado para a definição e resolução de problemas minimizando as chances de falha no desenvolvimento de sua solução.
Sobre o
Laboratório de Estatística e Computação Natural
O Laboratório de Estatística e Computação Natural (LECON) desempenha um papel fundamental no ensino da Estatística, na pesquisa e na extensão. O LECON foi criado em 2013 e está vinculado ao Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). 
O LECON se esforça incessantemente para oferecer soluções inovadoras e inteligentes para uma variedade de problemas práticos que as pessoas enfrentam em vários setores da sociedade. Desde o início, o laboratório tem sido um catalisador para o avanço da pesquisa em áreas como Aprendizado estatístico, ciência de dados, aprendizado de máquina, entre outras.
Além de suas atividades de pesquisa, o LECON também desempenha um papel crucial no ensino e na extensão, oferecendo oportunidades de aprendizado prático e engajamento com a comunidade. Por meio de programas de capacitação, workshops e projetos de extensão, o laboratório busca disseminar o conhecimento e promover o uso eficaz das ferramentas estatísticas e de computação para resolver desafios do mundo real.
O repositório Statistical Learning oferece uma vasta gama de recursos educacionais para aqueles interessados em explorar o mundo da Estatística e da Ciência de Dados. Disponibilizando links, ebooks, vídeos, scripts e outros materiais, nosso acervo está acessível gratuitamente para consulta. Nosso objetivo é fornecer uma plataforma abrangente e acessível, permitindo que estudantes, profissionais e entusiastas tenham acesso a recursos de alta qualidade para aprimorar seus conhecimentos e habilidades em análise estatística e ciência de dados. Com uma variedade de materiais disponíveis, desde introduções básicas até conteúdo avançado, o repositório Statistical Learning busca atender às necessidades de aprendizado de todos os públicos interessados nessas áreas. Explore nosso acervo e mergulhe no emocionante mundo da Estatística e da Ciência de Dados!
Áreas do Conhecimento
Capacidade técnica e científica da nossa equipe para produzir soluções inteligêntes e eficazes. Ferramental Estatístico e em Ciência de Dados de competência do grupo de pesquisadores que compõem o laboratório.
Software
Programas e ambientes computacionais para desenvolvimento científico e análise estatístico de dados utilizados no laboratório e a sua porcentagem de uso:
H. G. Wells
Contato
FALE CONOSCO!
Laboratório de Estatística e Computação Natural -LECON-
Departamento de Estatística | Universidade Federal do Espírito Santo
Av. Fernando Ferrari, 514 - Goiabeiras, Vitória - ES, 29075-910.