Concurso para professor de Ciência de Dados (Métodos e Modelos Matemáticos, Econométricos e Estatísticos) no Departamento de Economia da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)

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É com grande satisfação que anunciamos a abertura do concurso para professor de Ciência de Dados (Métodos e Modelos Matemáticos, Econométricos e Estatísticos) no Departamento de Economia da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES).

Titulação Exigida:

  • Graduação: Economia, Ciências Econômicas, Estatística, Estatística Aplicada, Engenharia Elétrica, Engenharia Eletrônica, Engenharia de Computação, Engenharia de Software, Engenharia Ambiental, Engenharia de Produção, Matemática, Matemática Aplicada, Ciência da Computação, Física, Administração, Ciências Contábeis, Ciências Atuariais, Engenharia Industrial.
  • Pós-graduação: Doutorado em Economia, Ciências Econômicas, Economia Aplicada, Economia de Empresas, Economia Matemática, Economia da Indústria e da Tecnologia, Estatística, Estatística Aplicada, Engenharia de Computação, Ciência da Computação, Engenharia Elétrica, Administração, Ciências Contábeis, Ciências Atuariais, Engenharia de Produção, Engenharia Industrial, Matemática, Matemática Aplicada.

Área/Subárea:

  • Economia (Código CNPq 6.03.00.00-0)
  • Métodos e Modelos Matemáticos, Econométricos e Estatísticos (Código CNPq 6.03.02.01-1)

Programa: Serão abordados os seguintes temas:

  1. Inferência: métodos de estimação, estimação pontual e intervalar; propriedades desejáveis dos estimadores em pequenas e grandes amostras; intervalo de confiança e testes de hipóteses.
  2. Análise de regressão linear: regressão múltipla; propriedades estatísticas do estimador de mínimos quadrados em pequenas e grandes amostras; Máxima Verossimilhança e testes baseados em Máxima Verossimilhança.
  3. Dados em painel: efeitos fixos; efeitos aleatórios; painel dinâmico (estimação, inferência e aplicações em economia).
  4. Aprendizado supervisionado – regressão logística: estimação e inferência; problemas de classificação em economia. Modelos Logit e Probit em economia.
  5. Aprendizado supervisionado: Árvores e florestas aleatórias para classificação e regressão. Bagging, boosting e florestas aleatórias.
  6. Aprendizado de máquina supervisionado – regularização: Ridge, LASSO, Elastic-Net e AdaLASSO.
  7. Aprendizado não supervisionado – análise de agrupamentos: estratégias de agrupamento, algoritmos hierárquicos e algoritmos de partição (K-médias).
  8. Aprendizado não supervisionado – redução de dimensionalidade: análise de componentes principais, análise fatorial e análise de componentes independentes.
  9. Métodos de reamostragem: validação cruzada e bootstrap.

Mais informações sobre o edital e o processo de inscrição podem ser acessadas no arquivo em anexo ou por meio do link:  https://economia.ufes.br/pt-br/concurso-publico-de-provas-e-titulos-para-provimento-de-cargo-de-professor-do-magisterio-superior-do