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Softwares para Engenharia: 12 cursos em 1

Name: Softwares para Engenharia: 12 cursos em 1
Rating: 4.8 (92 reviews)

Turbine seu currículo com Excel, Python, Power BI, Solidworks, CATIA, BIM (Revit), R e RStudio

Highest Rated

Created byGuilherme Queiroz, Marcus Oliveira

Last updated 6/2025

Portuguese

Portuguese [Auto],

What you'll learn

Dominar o software Excel (uso básico ao avançado, solver, análise de dados, etc.)
Dominar a interface Power Query no Excel
Dominar a linguagem de programação M (MatLab, Octave)
Dominar software de simulação de elementos finitos
Dominar o software CATIA
Dominar o software SolidWorks
Dominar o software Python para análise e visualização de dados
Dominar os softwares R e RStudio
Criar dashboards para tomada de decisão com o software Power BI
Dominar aplicações de BIM e modelagem com REVIT

Course content

14 sections • 595 lectures • 93h 21m total length

Apresentação EngeHUB softwares0:06

Apresentação3:47
Diferencial deste curso6:00
1.1 Conceitos básicos - introdução0:29
1.2 Conceitos básicos - para que serve a Mecânica Estática?6:12
1.3 Conceitos básicos - história e categorização5:45
1.4 Conceitos básicos - referências bibliográficas2:08
1.5 Conceitos básicos - idealizações8:21
1.6 Conceitos básicos - revisão de seno e cosseno9:05
2.1 Equilíbrio 2D - introdução ao equilíbrio bidimensional2:05
2.2 Equilíbrio 2D - estática de partículas0:52
2.3 Equilíbrio 2D - exemplo 110:11
2.4 Equilíbrio 2D - estática de corpos rígidos6:37
2.5 Equilíbrio 2D - reações de apoio e modelos4:52
2.6 Equilíbrio 2D - exemplo 2 (solução manual)18:55
2.7 Equilíbrio 2D - exemplo 3 (solução computacional)27:15
2.8 Equilíbrio 2D - forças distribuídas4:01
2.9 Equilíbrio 2D - exemplo 4 (solução manual)13:01
3.1 Treliças planas - o que são e qual a sua importância3:54
3.2 Treliças planas - método dos nós2:01
3.3 Treliças planas - exemplo 5 (solução manual)20:37
3.4 Treliças planas - exemplo 6 (solução computacional)43:26
3.5 Treliças planas - método das seções2:33
3.6 Treliças planas - exemplo 7 (solução manual)17:21
3.7 Treliças planas - treliças 3D e softwares3:08
4.1 Suportes e máquinas - o que são4:10
4.2 Suportes e máquinas - exemplo 8 (solução manual)15:41
4.3 Suportes e máquinas - exemplo 9 (solução computacional - projeto)36:28
5.1 Equilíbrio 3D - introdução ao equilíbrio tridimensional2:21
5.2 Equilíbrio 3D - exemplo 10 (solução manual)19:45
5.3 Equilíbrio 3D - revisão de notação vetorial18:46
5.4 Equilíbrio 3D - cálculo de momento por produto vetorial13:16
5.5 Equilíbrio 3D - exemplo 11 (solução manual)16:40
5.6 Equilíbrio 3D - exemplo 12 (solução computacional)29:42
6.1 Finalização - contextualização e mercado de trabalho10:43

Introdução ao curso7:19
Apresentação do instrutor3:19
As etapas de uma simulação7:52
Baixando e instalando o software5:43
Treliças planas22:38
Treliças espaciais14:15
Problemas 2D - exemplo 115:22
Problemas 3D - exemplo 214:21
Como selecionar e alterar materiais4:20
Problemas 2D - exemplo 310:19
Problemas 3D - geometria simples (desenho)12:29
Problemas 3D - geometria simples (simulação)8:40
Problemas 3D - geometria intermediária (desenho)16:18
Problemas 3D - geometria intermediária (simulação)9:12
Parametrização de projetos5:30
Problemas 3D - corpos compostos (desenho)15:12
Problemas 3D - corpos compostos (simulação)11:10
Tipos de contatos3:36
Análise de fadiga (desenho)16:43
Análise de fadiga (simulação)8:11
Análise modal (desenho)10:39
Análise modal (simulação)5:07
Análise térmica (desenho)9:24
Análise térmica (simulação)6:59
Análises combinadas10:00
A arte e a ciência de modelar10:06
Cases interessantes10:06
Etapas, validação e indicações8:21
Coeficiente de segurança12:29
Convergência da malha6:25

Apresentação e material do curso0:59
1.0 Como instalar o SolidWorks8:29
1.1 Interface básica - ferramentas de modelamento13:07
1.2 Comandos e manipulação do controle do modelo10:24
1.3 Esboço 2D - demonstração de esboços11:26
1.4 Modelamento 3D - demonstração de modelagem10:25
2.1 Conformação mecânica - recursos de esboços11:13
2.2 Conformação - desenvolvimento de chapas - modelagem8:42
2.3 Conformação - tubos curvados - modelagem12:14
2.4 Conformação - estampados dobrados - modelagem12:37
2.5 Conformação - desenhos de itens7:58
3.1 Usinagem mecânica - recursos de esboços6:58
3.2 Usinagem - itens cilíndricos12:05
3.3 Usinagem - CNC11:45
3.4 Usinagem - ajustes mecânicos12:33
3.5 Usinagem - desenhos de itens usinados19:29
4.1 Injeção - recursos de esboços8:22
4.2 Injeção - recursos de modelamento19:11
4.3 Injeção- injeção de produtos em série10:05
4.4 Injeção - montagem de itens14:26
4.5 Injeção - desenho de itens plásticos6:55
5.1 Soldagem - configuração de itens6:02
5.2 Soldagem - soldas com tubos11:19
5.3 Soldagem - soldas com estruturas9:56
5.4 Soldagem - montagem de itens9:42
5.5 Soldagem - desenho de itens soldados6:32
6.1 Mecanismos - aplicação de elementos9:11
6.2 Mecanismos - modelamento de engrenagens12:45
6.3 Mecanismos - Modelamento de polias16:12
6.4 Mecanismos - modelamentos de Cames14:58
6.5 Mecanismos - desenho de itens com elementos16:14
7.1 Modelagem de itens a partir de parâmetros7:10
7.2 Geração de arquivos únicos a partir de montagens5:44
8.1 Ferramentas de simulações8:13
8.2 Definição de parâmetros16:33
9.1 EXTRA - Desenhando molas4:25
9.2 EXTRA - bill of materials (BOM)6:00
9.3 EXTRA - movimentação de engrenagens3:16

1.1 Apresentação e introdução ao curso5:57
1.2 Modelos determinísticos x modelos estatísticos4:47
1.3 O que é estatística, afinal?2:13
1.4 Estatística descritiva x estatística inferencial7:57
1.5 Tipos de variáveis2:12
1.6 População e amostra3:08
1.7 Tipos de amostras2:00
1.8 Técnicas de estatística descritiva - tabelas5:11
1.9 Tipos de medidas resumo3:31
1.10 Medidas de tendência central4:54
1.11 Apresentação de problemas da aula2:34
1.12 Básico do básico no Excel (pode pular se já souber ;-)1:22
1.13 Instalando suplemento de análise de dados no Excel1:46
1.14 Resolução no Excel problema 1 da aula12:10
1.15 Resolução Excel problema 2 da aula9:03
2.1 Estatística descritiva 2: Medidas resumo de dispersão10:45
2.2 Resolução Excel de exemplos de dispersão7:44
2.3 Medidas resumo tipo separatrizes7:03
2.4 Resolução Excel de exemplos de separatrizes6:56
2.5 Medidas resumo de assimetria6:32
2.6 Resolução Excel de exemplos de assimetria2:54
2.7 Coeficiente de curtose - teoria e exemplo5:13
2.8 Gráficos simples no Excel4:22
2.9 Gráficos sequenciais2:34
2.10 Construindo e interpretando boxplots8:35
2.11 Histogramas - por que são tão importantes?6:01
2.12 Histogramas com gráfico de colunas agrupadas4:19
2.13 Histograma - usando gráfico pronto6:11
2.14 Proposta de atividade da aula 21:38
2.15 Resolução da atividade proposta 19:02
2.16 Resolução da atividade proposta 26:42
2.17 Resolução atividade proposta 38:00
3.1 Teoria de probabilidades: introdução6:25
3.2 Conceitos sobre probabilidades7:55
3.3 Propriedades de probabilidades4:07
3.4 Teorema da soma6:51
3.5 Teorema da probabilidade condicional3:54
3.6 Teorema do produto3:51
3.7 Teorema da probabilidade total8:11
3.8 Teorema de Bayes8:36
3.9 Exemplo do teorema de Bayes7:31
3.10 Resolução da atividade proposta 15:33
3.11 Resolução da atividade proposta 27:34
4.1 V.A. e PDFs: aplicações de funções densidade de probabilidade9:05
4.2 Conceitos básicos sobre variáveis aleatórias5:14
4.3 Esperança e variância de uma variável aleatória11:04
4.4 Função acumulada de probabilidade (CDF)4:51
4.5 PDF Binomial - teoria6:23
4.6 Resolução Excel e análise de exemplo PDF binomial11:38
4.7 PDFs hipergeométrica e binomial negativa - teoria6:11
4.8 Resolução Excel e análise de exemplo PDF binomial negativa9:47
4.9 PDF Poisson - teoria5:07
4.10 Resolução Excel e análise de exemplo PDF Poisson19:34
4.11 Insights e proposição de atividades para fixar conteúdo14:05
5.1 Distribuição Gaussiana: introdução9:06
5.2 PDF normal (Gaussiana)7:36
5.3 Aplicações da PDF normal6:27
5.4 Características da PDF normal6:10
5.5 A distribuição normal padrão (normalizada)11:44
5.6 Resolução Excel e análise de exemplo da PDF normal11:02
5.7 Demais exemplos da PDF e CDF normal padrão5:31
5.8 Resolução Excel e análise de exemplo real PDF normal 17:21
5.9 Resolução Excel e análise de exemplo real PDF normal 25:50
5.10 Resolução Excel e análise de exemplo real PDF normal 38:54
5.11 Insights e proposição de atividades para fixar conteúdo5:43
6.1 PDFs contínuas e aderência: introdução4:43
6.2 PDF uniforme - teoria3:34
6.3 Resolução Excel e análise de exemplo PDF Uniforme9:40
6.4 PDF exponencial - teoria5:21
6.5 Resolução Excel e análise de exemplo da PDF exponencial 17:55
6.6 Resolução Excel e análise de exemplo da PDF exponencial 210:03
6.7 PDF Weibull - teoria7:57
6.8 Resolução Excel e análise de exemplo PDF Weibull10:09
6.9 ADERÊNCIA DE DADOS - encontrando a PDF que modela conjunto de dados20:29
6.10 Método gráfico (QQ Plot) para aderência de PDFs12:42
6.11 Instalando suplemento SOLVER no Excel1:40
6.12 Testando a aderência dos dados a uma PDF conhecida usando Solver13:34
6.13 Comparação e análise de aderência Normal x Weibull - exemplo10:24
6.14 Resolução Excel e análise de exemplo real PDF contínua 19:25
6.15 Resolução Excel e análise de exemplo real PDF contínua 25:43
6.16 Resolução Excel e análise de exemplo real PDF contínua 34:35
6.17 Insights e proposição de atividades para fixar conteúdo4:55
7.1 Resolução case real 1: introdução4:00
7.2 Apresentação do conjunto de dados e medidas resumo 116:49
7.3 Medidas resumo 212:56
7.4 Boxplot e histograma simples10:02
7.5 Análise de histograma e modelagem dos dados de acordo com PDF conhecida15:11
7.6 Analise de aderência dos dados a uma PDF exponencial12:27
7.7 Refinando a aderência: comparação de modelagem NORMAL x EXPONENCIAL11:59
8.1 Resolução case real 2: principais medidas resumo7:58
8.2 Separatrizes - os quartis5:39
8.3 Assimetria e curtose4:21
8.4 Construindo e interpretando boxplots6:01
8.5 Outliers - os pontos fora da curva6:07
8.6 Modelando a incerteza2:56
8.7 Como construir e interpretar histogramas4:44
8.8 Histograma avançado - tabela de frequências4:21
8.9 Modelando dados usando Funções Densidade de Probabilidade (PDFs)9:06
8.10 Histogramas comparados para identificar parâmetros da PDF teórica3:34
8.11 Modelagem para tomada de decisões2:44
8.12 Usando o Solver para diminuir o erro da modelagem5:48
8.13 Comparando aderência dos dados com outras distribuições de probabilidade6:30
8.14 Comparando aderência dos dados com PDF gama2:47
8.15 Fazendo previsões e análises usando a modelagem teórica da PDF5:17
8.16 Aplicabilidade do conteúdo do curso para outros casos e situações2:45

1.1 INTRODUÇÃO E CONCEITOS BÁSICOS - roadmap do curso11:17
1.2 O que é pesquisa operacional13:51
1.3 Exemplo mental de modelagem11:38
1.4 O que é otimização6:18
1.5 Visualização de problemas de otimização8:43
1.6 Forma matricial de problemas otimização12:22
1.7 Exemplo completo13:34
2.1 MODELOS DE OPT LINEAR - introdução da aula4:12
2.2 Classificação de problemas de otimização9:08
2.3 Características de problemas lineares (LP)16:51
2.4 Problema da mistura - estrutura4:42
2.5 Problema da mistura - exemplo8:10
2.6 Problema transportes - estrutura e exemplo9:30
2.7 Problema designação - estrutura e exemplo7:12
2.8 Problema planejamento da produção2:14
2.9 Problema programação de projetos7:20
2.10 Problema meio ambiente5:46
3.1 RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE OTIMIZAÇÃO LINEAR - método gráfico18:44
3.2 Conceitos para o algoritmo SIMPLEX6:47
3.3 Algoritmo SIMPLEX - encontrando 1ª solução básica13:21
3.4 Algoritmo SIMPLEX - trocando variáveis na base9:38
3.5 Algoritmo SIMPLEX - encontrando o ponto ótimo20:52
3.6 Resolução usando softwares - Excel18:06
4.1 PROBLEMAS CLÁSSICOS LP 1 - o problema da mistura14:37
4.2 Exemplo 2 do problema da mistura21:39
4.3 Exemplo de problema de transportes10:15
4.4 Modelagem de problema de transportes desbalanceado10:43
4.5 Resolução e análise do problema de transportes desbalanceado18:29
5.1 PROBLEMAS CLÁSSICOS LP 2 - problema da programação da produção 19:37
5.2 Resolução Excel e análise problema da programação da produção 19:54
5.3 Modelagem 2 do problema da programação da produção18:44
5.4 Resolução e análise exemplo de programação de projetos8:00
5.5 Resolução e análise de problema de gestão financeira17:05
6.1 PROBLEMAS CLÁSSICOS LP 3 - problema de meio ambiente15:05
6.2 Teoria de ajuste de curvas e controle com LP10:12
6.3 Usando ajuste de curvas para previsões10:58
6.4 Controle linear com ajuste de curvas14:36
6.5 Hipóteses de problemas lineares5:31
7.1 OTIMIZAÇÃO INTEIRA/BINÁRIA 1 - introdução4:53
7.2 O problema da designação15:45
7.3 O problema da mochila11:05
7.4 Modelagem do problema de corte unidimensional15:55
7.5 Resolução Excel problema de corte unidimensional13:27
7.6 Extrapolando o raciocínio - outras modelagens8:26
8.1 OTIMIZAÇÃO INTEIRA/BINÁRIA 2 - problema de lot sizing7:51
8.2 Modelo completo do problema de lot sizing (dimensionamento de lotes)11:26
8.3 Resolução Excel problema dimensionamento lotes capacitado26:21
8.4 Análise dos resultados do problema resolvido13:12
8.5 Extrapolando o raciocínio - outras modelagens4:48
9.1 OTIMIZAÇÃO INTEIRA/BINÁRIA 3 - problema do caminho mínimo11:14
9.2 Resolução Excel problema do caminho mínimo16:36
9.3 Modelagem problema localização de facilidades capacitado (p-medianas)9:13
9.4 Modelagem problema localização de facilidades não capacitado (p-centros)10:09
9.5 Resolução Excel problema p-medianas capacitado20:55
9.6 Resolução Excel problema p-centros (localização de facilidades)22:24
9.7 Extrapolando o raciocínio - modelagens alternativas4:16
10.1 OTIMIZAÇÃO NÃO LINEAR 1 - características da NLP11:38
10.2 Princípio básico da otimização não linear (NLP)17:45
10.3 Método da seção áurea - algoritmo9:52
10.4 Método de Newton - algoritmo8:45
10.5 Método do gradiente para funções multidimensionais - algoritmo8:46
10.6 Método do gradiente multidimensional - exemplo10:52
10.7 Considerações finais sobre otimização não linear10:50
10.8 Exemplo 1 - problema não linear de custos10:04
10.9 Exemplo 2- problema não linear manufatura8:23
11.1 OTIMIZAÇÃO NÃO LINEAR 2 - algoritmo Nelder-Mead - teoria17:35
11.2 Exemplo NLP de produção - gasolina23:52
11.3 Exemplo NLP localização de facilidades 111:51
11.4 Exemplo NLP localização de facilidades 2 - sem otimização11:31
11.5 Exemplo NLP localização de facilidades 2 - com otimização20:15
11.6 Considerações finais sobre Solver e algoritmos para NLP6:11
12.1 ANÁLISE DE SENSIBILIDADE - introdução6:53
12.2 Alterando coeficientes da função objetivo10:02
12.3 Alterando coeficientes do lado direito das restrições (vetor b)6:25
12.4 Preços-sombra e seu significado8:11
12.5 Interpretando relatório de sensibilidade no Excel 114:11
12.6 Interpretando relatório de sensibilidade no Excel 211:00
13.1 META HEURÍSTICAS - introdução10:48
13.2 Aplicações e principais algoritmos de meta heurísticas11:34
13.3 Como funcionam algoritmos genéticos13:19
13.4 Exemplo de aplicação do meu doutorado (telecomunicações)9:22
13.5 Problema do caixeiro viajante - modelagem7:40
13.6 Aplicação do caixeiro viajante - sequenciamento de tarefas7:55
13.7 Resolução Excel caixeiro viajante para seq. de tarefas19:54
13.8 ENCERRAMENTO2:22
14.1 EXTRA - Python para otimização - brevíssima introdução à linguagem Python15:25
14.2 Introdução à biblioteca GEKKO17:58
14.3 Resolução problema transportes - biblioteca Gekko9:27
14.4 Inserindo parâmetros no modelo de forma mais interessante19:03

1.1 Apresentação do instrutor e do curso2:19
1.2 Histórico3:05
1.3.1 Instalando o Anaconda5:46
1.3.2 Instalando o Visual Studio Code6:12
1.3.3 Google Colaboratory2:36
1.4 Conhecendo a ferramenta7:39
1.5.1 Entrada de dados e laço de seleção7:07
1.5.2 Saídas de texto5:19
1.5.3 Apresentação do problema1:16
1.5.4 Imports1:31
1.5.5 Chamada de funções do sistema5:14
1.5.6 If e Elif7:14
1.5.7 Strings - função "isDecimal"4:56
1.5.8 Strings - Len e Startswith7:58
1.5.9 Formatando strings4:04
1.6.1 Laço de repetição com While6:54
1.6.2 Laço de repetição While com condição True10:31
1.6.3 Apresentação do problema1:11
1.6.4 Laço de repetição com For10:37
1.6.5 Laço repetição FOR com iteração em listas3:50
2.1.1 ESTRUTURAS DE DADOS: listas2:42
2.1.2 Listas - indexação Pop e Remove6:12
2.1.3 Tuplas6:09
2.1.4 Conjuntos6:31
2.1.5 Aplicação de listas - básico15:57
2.1.6 Aplicações de listas14:39
2.2.1 Dicionários4:55
2.2.2 Aplicação de dicionários 14:53
2.2.3 Aplicação de dicionários 211:52
2.3 Indexação e fatiamento - estruturas simples13:29
3.1.1 TRABALHANDO COM DADOS - valores aleatórios7:35
3.1.2 Valores aleatórios com distribuição normal6:14
3.1.3 Dataframes9:33
3.1.4 Dataframes - colunas3:10
3.1.5 Dataframes - linhas3:10
3.1.6 Indexação e slicing5:45
3.2.1 Arquivos - CSV11:52
3.2.2 Arquivos sem extensão11:45
3.2.3 Arquivos - SINAPI12:13
3.2.4 Arquivos - SINAPI 211:41
3.3.1 Arquivos JSON offline8:34
3.3.2 Arquivos JSON online5:31
3.4.1 Arquivos - XML3:10
3.4.2 XML element tree13:23
3.5.1 Base de dados1:42
3.5.2 Conexão com o banco (de dados)5:19
3.5.3 SQL Fetch One3:05
3.5.4 SQL Fetch All2:17
3.5.5 SQL em DataFrames3:00
4.1.1 VISUALIZAÇÃO DE DADOS - histogramas6:15
4.1.2 Scatter plot2:23
4.1.3 Scatter biblioteca Plotly2:52
4.1.4 Histograma biblioteca Plotly1:07
4.1.5 Formatando Scatter Plotly5:44
4.2.1 Gráfico de barras 12:58
4.2.2 Gráfico de barras 21:26
4.2.3 Gráfico de barras bib. Plotly1:40
4.2.4 Gráfico de linhas2:36
4.2.5 Gráfico linhas bib. Plotly1:33
4.3.1 Gráfico Heatmap5:00
4.3.2 Gráfico de bolhas4:42
4.4.1 Gráfico de pizza2:23
4.4.2 Composição2:54
5.1.1 LIMPEZA E PREPARAÇÃO DE DADOS - preparação 14:10
5.1.2 Preparando dados parte 211:18
5.1.3 Preparando dados parte 315:23
5.2.1 Outliers 12:58
5.2.2 Outliers 216:45
6.1 RESOLUÇÃO CASE COMPLETO - apresentação do problema1:30
6.2 Apresentação dos dados1:34
6.3 Análise - preparação dos dados 14:59
6.4 Análise - preparação dos dados 24:29
6.5 Análise - outliers9:46
6.6 Análise - histograma3:18
6.7 Regressão linear (machine learning)17:06
6.8 Análise - regressão11:14
6.9 Encerramento0:35

Apresentação e material do curso0:59
1.0 Como instalar o CATIA V59:56
1.1 Apresentação do software CATIA10:47
1.2 Árvores de trabalho10:45
1.3 Barras de ferramentas do CATIA16:52
1.4 Histórico e definições14:02
2.1 Apresentação Sketcher11:26
2.2 Definição de ferramentas e operações no Sketcher11:43
2.3 Ferramentas de operações6:41
2.4 Configurações construtivas6:36
2.5 Restrições (constraints)16:51
3.1 Definição do part design7:19
3.2 Ferramentas do part design6:20
3.3 Modelamento no part design11:55
3.4 Modificação de modelos no part design12:09
3.5 Ferramentas para transformações de modelos5:44
4.1 Definição do PRODUCT design3:56
4.2 Ferramentas do PRODUCT design3:38
4.3 Restrições em PRODUCT design11:49
4.4 Ferramentas para modelamento no PRODUCT design12:06
4.5 Ferramentas adicionais do PRODUCT design6:03
5.1 Definição do Drafting8:17
5.2 Configuração de desenhos no Drafting10:02
5.3 Ajustes de desenhos no Drafting8:57
5.4 Modelos de processos em desenhos18:00
5.5 Configurações e ajustes de vistas15:44
6.1 Gerenciamento de arquivos5:17
6.2 Transformações de modelos3:40
6.3 Operações Booleanas7:16
6.4 Ajustes de modelos3:29
6.5 Configurações de desenhos2:39
7.1 Modificações de modelos4:31
7.2 Modificações de montagens4:57
7.3 Modificações de desenhos6:56
7.4 Ferramentas de modificações3:58
7.5 Materiais em modelos3:39
8.1 Modelamento COMPLETO1:55
8.2 Modelamento exemplo - item 18:56
8.3 Modelamento exemplo - item 211:16
8.4 Modelamento exemplo - item 311:34
8.5 Detalhamento de montagem16:41
9.1 EXTRA - conformação de tubos6:03
9.2 EXTRA - conformação de chapas7:37
9.3 EXTRA - injeção6:54
9.4 EXTRA - soldagem 12:41
9.5 EXTRA - soldagem 22:28
9.6 EXTRA - usinagem4:57

1.1 Apresentação da instrutora2:23
1.2 Como instalar o R e o RStudio4:44
1.3 Painéis e familiarização com o RStudio4:20
2.1 Aritmética (operadores)7:44
2.2 Objetos13:42
2.3 Instalação de pacotes5:26
2.4 Criação de variáveis2:56
3.1 Criação de sequências e repetições de dados - Vetores10:21
3.2 Operações com matrizes6:20
3.3 Importação de dados8:59
3.4 Atividade prática do módulo 316:47
Teoria sobre tipos de variáveis4:55
4.1 Conjunto de dados mtcars4:25
4.2 Medidas de posição e dispersão7:13
4.3 Gráficos no R15:44
4.4 Pacotes gráficos no R (ggplot2)11:06
4.5 Atividades práticas módulo 415:09
Teoria sobre distribuições de probabilidade15:40
5.1 Distribuições de probabilidade discretas - Poisson e Binomial11:39
5.2 Distribuição de probabilidade contínua - Normal6:07
5.3 Função Sample()7:03
Teoria sobre testes de hipóteses7:20
5.4 Testes de hipótese paramétricos13:22
5.5 Atividades práticas do módulo 515:24
Teoria sobre regressão linear2:59
6.1 Coeficiente de correlação4:54
6.2 Modelo de regressão linear simples8:16
6.3 Regressão múltipla7:21
6.4 Atividades práticas do módulo 621:26
Teoria sobre ANOVA4:48
7.1 One-way ANOVA - modelos DIC e BDC9:13
7.2 Two-way ANOVA - modelo fatorial com 2 fatores4:20
7.3 Análise de comparações múltiplas4:33
7.4 Atividades práticas do módulo 715:41
8.1 Atividade final 1 - análise descritiva21:10
Atividade final 2 - ANOVA9:55
Atividade final 3 - regressão11:57

Apresentação instrutor e do curso2:24
Qual versão usar?1:27
Material do curso0:03
2.1 Células e seus fundamentos13:45
2.2 Atalhos (simplificam sua vida)8:08
2.3 Edição de células8:39
2.4 Linhas e colunas7:46
2.5 Localizar6:21
2.6 Substituir4:23
2.7 Funções trigonométricas do Excel7:28
2.8 Funções constantes do Excel1:54
2.9 Funções Exponenciais do Excel3:03
2.10 Proteção células - vantagens4:25
2.11 Proteção células - desvantagens3:37
2.12 Cálculo de derivada simples - exemplo6:01
3.1 Texto para colunas - largura fixa4:14
3.2 Texto para colunas - delimitado3:36
3.3 Filtro e classificação9:34
3.4 Exemplo - filtro e classificação4:28
3.5 Formatações3:52
3.6 Condicionais (se. então)13:09
3.7 Formatações condicionais7:28
3.8 Uso de condicionais na manipulação de dados10:25
3.9 Exemplo - usando formatação condicional para criar notas7:43
4.1 Tabelas - como montar e interpretar?10:11
4.2 Manipulação de tabelas - limpando a tabela8:51
4.3 Gráficos - colunas9:32
4.4 Gráficos - pizza4:45
4.5 Gráficos - linha4:03
4.6 Gráficos - histograma9:39
4.7 Gráficos - Pareto6:45
4.8 Gráficos - dispersão5:04
4.9 Exemplo- usando gráficos para entender comportamento de funções11:52
5.1 Manipulação de gráficos10:24
5.2 Linhas de tendência - linear11:03
5.3 Linhas de tendência - polinomial12:36
5.4 Linhas de tendência - exponencial e logarítmica10:25
5.5 Linhas de tendência - outras4:33
5.6 Comportamento de curvas e linhas de tendência7:56
5.7 Exemplos de interpretação de gráficos e uso de linhas de tendência6:34
6.1 Matrizes4:27
6.2 Cálculo com matrizes - produto8:13
6.3 Cálculo com matrizes - determinante4:42
6.4 Teste de hipóteses - atingir meta7:34
6.5 Função PROC7:39
6.6 Função PROCV10:00
6.7 Função PROCH6:33
6.8 Exemplo - obtendo dados de dados usando família PROC11:44
7.1 Manipulação de dados para resolver problemas reais29:30
7.2 Usando teste de hipóteses para resolução de problemas15:09
7.3 Usando matrizes e PROCV para resolução de problemas20:35

Requirements

Nenhum

Description

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Considerando o baixo custo da inscrição, é o melhor investimento em educação profissionalizante disponível no mercado brasileiro.
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CURSOS DISPONÍVEIS

Excel para resolução de problemas diversos: do básico ao intermediário 7 horas. Avulso por R$99,90
Excel - estatística para análise de dados 12,5 horas. Avulso por R$229,90
Excel - Introdução à Pesquisa Operacional (otimização com SOLVER) 8,5 horas. Avulso por R$199,90
Excel - ETL (Excract, Transform and Load) - usando o Power Query 4,5 horas. Indisponível avulso
Mecânica Estática: teoria e aplicações práticas em softwares 6,5 horas. Avulso por R$239,90
Simulação estrutural com software de elementos finitos 5,5 horas. Indisponível avulso
Solidworks - modelagem e projeto mecânico 6,5 horas. Avulso por R$184,90
Python - Introdução, análise e visualização de dados 8 horas. Avulso por R$184,90
CATIA V5 - desenho, modelagem e projeto de produto mecânico 6,5 horas. Avulso por R$184,90
R e RStudio - análise de dados e estatística 6 horas. Avulso por R$99,90
POWER BI - do básico ao avançado 9 horas. Avulso por R$184,90
BIM: conceitos e aplicações práticas, modelando no REVIT 9 horas. Avulso por R$129,90

OBSERVAÇÕES

Emitimos certificados individuais e personalizados para cada curso concluído.
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Who this course is for:

Engenheiros(as)
Estudantes de Engenharia
Pessoas dispostas a aprender softwares requisitados por empregadores área de exatas
Profissionais buscando melhorar currículo

Softwares para Engenharia: 12 cursos em 1

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Course content

Introdução ao pacote de cursos1 lecture • 1min

Mecânica Estática: teoria e aplicações práticas com software34 lectures • 6hr 30min

Simulação estrutural com software de elementos finitos30 lectures • 5hr 2min

Solidworks - modelagem e projeto mecânico38 lectures • 6hr 34min

Excel - estatística para análise de dados105 lectures • 12hr 19min

Excel - Introdução à Pesquisa Operacional (otimização com SOLVER)89 lectures • 17hr 33min

Python - Introdução, análise e visualização de dados77 lectures • 7hr 50min

CATIA V5 - desenho, modelagem e projeto de produto mecânico47 lectures • 6hr 26min

R e RStudio - análise de dados e estatística37 lectures • 5hr 45min

Excel para resolução de problemas diversos: do básico ao intermediário51 lectures • 6hr 44min

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