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Woman Analyzing Data

Encontre a solução estatística ideal para sua pesquisa.

Finding the right statistical or research technology depends on four main factors:
  • Your field of research
  • The type of data,
  • The complexity of analysis
  • Your comfort with coding
​​
STATA For Teaching & Learning 
What makes Stata especially useful for teaching and learning:
  • Dual workflow approach
    • Beginners can use menus and dialog boxes.
    • As students progress, they can transition to command syntax naturally.
  • Consistent syntax
    • Commands follow predictable structures across:
      • regression
      • graphing
      • hypothesis testing
      • Panel data
      • Survival analysis
    • This reduces the learning curve compared with some other statistical systems.
  • Reproducible learning
    • Students can save analyses in .do files.
    • Instructors can distribute reusable scripts and assignments.
    • Results are easier to verify and replicate.
  • Integrated visualization
    • Graph editors and visual builders help students understand:
      • distributions
      • trends
      • correlations
      • and model diagnostics
  • Professional transition
    • Skills learned in coursework transfer directly to research and industry workflows.
SAS VIYA
Como um conjunto integrado de softwares de análise, inteligência artificial e gerenciamento de dados,
As organizações utilizam o SAS para:
  • Coletar e integrar dados de múltiplas fontes.
  • Gerenciar e preparar dados para análise.
  • Analisar dados utilizando métodos estatísticos e preditivos.
  • Visualize os resultados por meio de painéis e relatórios.
  • Construir modelos de IA e aprendizado de máquina
  • Implementar análises em processos de negócios operacionais
Licenças de software fornecidas pelo SPSS Statistics
A solução foca-se principalmente na análise estatística e é conhecida pela sua interface amigável.
Isso ajuda os usuários:
  • Importar e gerenciar dados
  • Realizar análises estatísticas
  • Criar gráficos e relatórios
  • Testar hipóteses
  • Construir modelos preditivos
  • Analisar dados de pesquisas e questionários
As principais características incluem:
Gestão de Dados
  • Limpeza e transformação de dados
  • Tratamento de valores ausentes
  • Fusão e reestruturação de dados
  • Importação/exportação de dados do Excel, CSV, bancos de dados e outros formatos. Análise estatística.
  • Estatísticas descritivas
  • testes t
  • ANOVA
  • Análise de correlação
  • Regressão linear e logística
  • Análise fatorial
  • Análise de agrupamentos
  • Análise de sobrevivência
Espaço de trabalho para análise de dados
Industry Training Packs & Support In 
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