Envie seu cadastro até 31 de maio de 2023.

 Objetivo:

A Escola Nacional de Administração Pública (Enap) divulga formulário para cadastro de profissionais com conhecimento e experiência na temática “Aprendizado de Máquina usando R/RStudio”, para compor o Banco de Docentes da escola. 

Convidamos você a se cadastrar para a seleção de professores-facilitadores para este curso.

Buscamos perfis com as seguintes especificidades:

  • Servidores públicos, de qualquer Esfera ou Poder, e não servidores públicos, profissionais sem vínculo com a Administração Pública;
  • Possuir experiência como docente;
  • Possuir experiência profissional na área temática do curso;
  • Ter realizado capacitações na área temática do curso; 
  • Possuir formação acadêmica em qualquer área de formação.

Para a Enap, o que mais importa é você gostar de ensinar e se identificar com os nossos valores. Confira nossos referenciais conceituais e metodológicos.  

Caso o seu perfil seja selecionado, você será convidado a participar do processo de seleção e formação de professores-facilitadores da Escola.

Pré-requisitos para participação na Formação de Professores-facilitadores:

Aprovação nos seguintes cursos:

A efetivação da matrícula na Formação de Professores-facilitadores está condicionada ao envio dos certificados, por meio do formulário abaixo, até a data limite do encerramento das inscrições. Essa inclusão pode ser realizada editando sua resposta, caso não os tenha adicionado em momento prévio.

Como se cadastrar:

Preencha o formulário, exclusivamente por este canal, via internet: https://forms.gle/zvJ5SoumHa8g1xsA8

Período de inscrição:

De 09/02/23 a 31/05/23.
  

🎯 Saiba mais sobre a estrutura do curso "Aplicando o Aprendizado de Máquina usando R/RStudio":

Público-alvo:

Servidores públicos com interesse em utilizar métodos de aprendizado de máquina.

Objetivo geral do curso

Utilizar métodos de aprendizado de máquina, voltados ao alcance dos objetivos estratégicos das organizações públicas com foco na resolução de problemas, inovação e mudança.

Objetivos de aprendizagem do curso

Conceituar aprendizado de máquina, reconhecendo sua utilidade, propriedades e classificações.

Aplicar a regressão Linear.

Reconhecer Problemas de Classificação.

Aplicar métodos baseados em árvores de decisão.

Reconhecer redes neurais e os problemas práticos no treinamento de redes.

Reconhecer os desafios do aprendizado não supervisionado.

 

Próximas etapas:

  • Após o encerramento do prazo para cadastro de currículos, a equipe da Enap selecionará os perfis mais adequados para facilitar o curso. Aqueles que forem selecionados receberão um convite em seu e-mail para a participação na etapa de Formação e Avaliação de professores-facilitadores; 
  • A Formação abordará as estratégias de ensino utilizadas no  curso e a base didático-pedagógica adotada pela Enap; 
  • As Formações ocorrem na modalidade híbrida (atividades assíncronas, por meio do Classroom, e síncronas, em encontros remotos pelo Zoom);
  • Na última semana da Formação está prevista a facilitação de Miniaulas pelos participantes para posterior avaliação, aqueles que receberem as menções “bom” ou “muito bom” serão aprovados para fazer parte do corpo de professores-facilitadores do curso.

Caso não tenha sido convidado, continue acompanhando nosso site (https://enap.gov.br/pt/vagas) e realize seu cadastro para novas formações.

 

Outras informações:

O preenchimento deste formulário não configura o direito de inserção automática no banco de colaboradores da Enap, nem a obrigatoriedade de contratação.

Eventuais dúvidas podem ser encaminhadas para This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it..

Para verificar outras oportunidades abertas para trabalhar na Enap, consulte a página de vagas.

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