Curso de Avançado em NVIVO | Tratamento Estatístico de Dados Qualitativos

Módulo 0

Apresentação e introdução ao curso

Módulo 1

Investigação qualitativa: variações e aplicações

Módulo 2

As técnicas de recolha de dados qualitativos

Módulo 3

Técnicas de organização, processamento e análise de dados qualitativos

Módulo 4

Redação dos resultados da investigação qualitativa

Módulo 5

Introdução à análise qualitativa de dados e identificação - dos principais desafios

Módulo 6

Introdução ao NVivo

Módulo 7

Criação de um projeto de natureza qualitativa com o NVivo

Módulo 8

Fontes de informação (tipos e formatos)

Módulo 9

Organização e segmentação dos dados

Módulo 10

Identificação e criação das categorias de análise

Módulo 11

Identificação e criação dos casos (unidades de observação)

Módulo 12

Processo de codificação

Módulo 13

Criação de classificações e respetivos atributos

Módulo 14

Consultas (texto; frequência de palavras; codificação e matriz de codificação

Módulo 15

Visualizações e modelos gráficos (diagramas, análise de cluster, gráficos, mapas de árvore, matriz temática)

Módulo 16

Apresentação de casos práticos

Curso de Avançado em NVIVO | Tratamento Estatístico de Dados Qualitativos

€450
nvivo base

About this course

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6 prestações de 85 € + 70€ de taxa de inscrição (1ª Prestação de 155€, restantes de 85€) | Clique aqui para se inscrever!

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A partir de qualquer lugar

Comodamente 100% EaD

52 horas

Horário Pós-laboral

chequefomacaodigital
logos certifica7

O Curso Avançado de Análise qualitativa de dados com NVIVO  tem como objetivo habilitar os formandos a desenvolverem um projeto de análise qualitativa de dados tendo em conta as boas práticas metodológicas e com o auxílio de uma ferramenta científica reconhecida mundialmente (NVivo).

Destinatários

Curso de Avançado em NVIVO | Tratamento Estatístico de Dados Qualitativos destina-se a Gestores, Investigadores e Alunos de Licenciatura, Mestrado e Doutoramento, bem como todos aqueles que pretendem adquirir conhecimentos e competências no domínio da produtividade, colaboração e tratamento de dados.

Forma de Organização

Curso de Avançado em NVIVO | Tratamento Estatístico de Dados Qualitativos é ministrado a 100%, em regime E-Learning na plataforma de Ensino a Distância TWOFOLD E-ACADEMY

Metodologias de Formação

As atividades de ensino-aprendizagem relativas aos diversos módulos que integram a estrutura programática deste curso funcionam em regime e-learning, com recurso a uma plataforma de e-learning (Twofold E-Academy).

O início do curso é antecedido com uma sessão síncrona, com a duração de 1 hora, com o objetivo de familiarizar os formandos com o contexto virtual e com as ferramentas de e-learning da respetiva plataforma. Desta forma, os formandos adquirirão as competências de comunicação online e as competências sociais necessárias à construção de uma comunidade virtual de aprendizagem colaborativa.

Esta oferta formativa obedece a um modelo pedagógico específico concebido para o ensino virtual sustentado nos seguintes princípios:

  • Ensino centrado no formando, o que significa que o formando é um elemento ativo e responsável pela construção do conhecimento;
  • Ensino baseado na flexibilidade de acesso à aprendizagem com recursos e atividades de aprendizagem diversificadas, as quais são disponibilizadas em conformidade com o cronograma enviado no ato da inscrição;

Privilegia-se, ao longo dos diferentes módulos, momentos de comunicação: síncrona que ocorrerão em tempo real, durante as quais os formandos estarão em contacto com o formador e os restantes formandos e  assíncrona, que ocorrerão em tempo indeferido, em que o tipo de comunicação e de interação se processarão à medida das necessidades do formando, possibilitando-lhe tempo para ler, apropriar-se dos conteúdos, refletir sobre os mesmos e, se necessário, interagir através de fóruns com os restantes formandos constituindo espaços de partilha de saber e de esclarecimento de dúvidas acerca de eventuais trabalhos. Da mesma forma, os formandos contam com um outro fórum dinamizado pelo formador através do qual os formandos poderão esclarecer as dúvidas acerca dos conteúdos programáticos lecionados permitindo assim a superação de dificuldades que não tenham sido ultrapassadas através da discussão promovida entre os formandos nos diferentes fóruns ou nas sessões síncronas;

É um ensino baseado na interação diversificada, quer entre formando-formador, quer entre formando-formando, quer ainda entre o formando e os recursos de aprendizagem, sendo socialmente contextualizada.

Objetivos da Aprendizagem

Objetivo Geral

  • Desmontar conhecimentos e competências de análise qualitativa de dados.

Objetivos Específicos

No final desta formação, os formados são capazes de:

  • Aplicar conhecimentos teóricos das diferentes técnicas e metodologias existentes em análise qualitativa de dados, de forma adequada;
  • Colocar em prática ferramentas científicas de análise qualitativa de dados, nomeadamente a analise feita a partir do software NVivo;
  • Criar um projeto de natureza qualitativa, de forma autónoma, com recurso a um software específico -NVivo.
Avaliação das Aprendizagens

A avaliação dos formandos assenta nos seguintes momentos de avaliação e respetivos critérios e ponderações de avaliação:

  1. Avaliação diagnóstica ou inicial (não classificativa);
  2. Avaliação formativa ou contínua:
    1. Avaliação das aprendizagens realizadas ao longo dos diferentes módulos (disponíveis na plataforma): 55%. Os formandos têm de ter uma classificação final em cada módulo igual ou superior a 50%;
    2. Participação nas sessões síncronas: intervenção pertinente e construtiva sobre as temáticas abordadas – (5%);
    3. Pontualidade nas sessões síncronas: cumpre os horários estabelecidos em todas as sessões ao longo da formação – (5%);
    4. Responsabilidade: cumpre os prazos de entrega/realização dos trabalhos/testes – (10%);
  3. Avaliação Sumativa ou final:
    1. Realização de um projeto final – 25% – dada a importância que o Projeto Final assume para o desempenho futuro do formando, a TWOFOLD define que para obter a aprovação final no curso tem de obter aprovação igual ou superior a 50%.

A não aprovação de um módulo ou mais apenas dá origem a um certificado de aproveitamento relativo aos módulos em que obteve a nota igual ou superior a 50%. A emissão do certificado de Especialização Avançada implica a aprovação na totalidade dos módulos que compõem o curso.

No final a classificação atribuída será de acordo com seguinte escala:

0 a 9 » Insuficiente | 10 a 13 » Suficiente | 14 a 15 » Bom | 16 a 17 Muito » Bom | 18 a 20 » Excelente

Certificação

Certificado emitido pelo Sistema de Informação e Gestão da Oferta Educativa e Formativa (SIGO), do Ministério da Educação (Portaria nº 474/2010, de 8 de Julho), com enquadramento legal no Sistema Nacional de Qualificações (Decreto-Lei nº 396/2007).

Modalidades de Inscrição

A Twofold, enquanto entidade certificada pela Direção Geral do Emprego e das Relações do Trabalho (DGERT), permite-lhe beneficiar de algumas vantagens, nomeadamente a isenção de pagamento de IVA na frequência da nossa oferta formativa. Adicionalmente o(s) valor(es) pago(s) no âmbito da frequência do nossos curso poderão ser deduzidos em sede de IRS* na rubrica de “despesas de educação e formação”, conferindo-lhe o direito ao reembolso de até 30% do valor total despendido.

*Para mais informações sobre este benefício consulte o site das finanças ou a sua repartição de finanças.

Opção de Pagamento Faseado
  • Pague em 3 x 85€ + Taxa de Inscrição (1ª Prestação de 155€, restantes de 85€)
Opção de Pagamento a Pronto
  • Pague Apenas 220€ (Oferta da Taxa de inscrição)

A Twofold, enquanto entidade certificada pela Direção Geral do Emprego e das Relações do Trabalho (DGERT), permite-lhe beneficiar de algumas vantagens, nomeadamente a isenção de pagamento de IVA na frequência da nossa oferta formativa. Adicionalmente o(s) valor(es) pago(s) no âmbito da frequência do nossos curso poderão ser deduzidos em sede de IRS na rubrica de “despesas de educação e formação”, conferindo-lhe o direito ao reembolso de até 30% do valor total despendido.

*Para mais informações sobre este benefício consulte o site das finanças ou a sua repartição de finanças.

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“Uma empresa inteligente cria um alto nível de satisfação de funcionários, que leva a um esforço maior, que leva a produtos e atendimento de melhor qualidade, que criam maior satisfação de clientes, que leva a negócios mais regulares, que levam a maiores taxas de crescimento e lucro, que levam a um alto nível de satisfação de acionistas, que leva a mais investimentos e assim por diante. Esse é o círculo virtuoso que significa lucros e crescimento.”

KOTLER, Philip | Professor, Universidade Northwestern

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Dados de Acesso

Até dois dias antes do ínicio do seu curso irá receber os seus dados de acesso à plataforma Twofold E-Academy.

... Aceda à Twofold E-Academy...

Na data estipulada em cronograma, aceda à plataforma e participe em direto na sessão de apresentação da equipa e de boas-vindas ao curso.

... Receba o seu Certificado.

Após a conclusão do seu curso, receberá em casa o seu certificado SIGO.

Syllabus

Este Curso é ministrado 100% em EaD (E-Learning) em horário Pós-laboral.

Módulo 0

Apresentação e introdução ao curso

Módulo 1

Investigação qualitativa: variações e aplicações

Módulo 2

As técnicas de recolha de dados qualitativos

Módulo 3

Técnicas de organização, processamento e análise de dados qualitativos

Módulo 4

Redação dos resultados da investigação qualitativa

Módulo 5

Introdução à análise qualitativa de dados e identificação - dos principais desafios

Módulo 6

Introdução ao NVivo

Módulo 7

Criação de um projeto de natureza qualitativa com o NVivo

Módulo 8

Fontes de informação (tipos e formatos)

Módulo 9

Organização e segmentação dos dados

Módulo 10

Identificação e criação das categorias de análise

Módulo 11

Identificação e criação dos casos (unidades de observação)

Módulo 12

Processo de codificação

Módulo 13

Criação de classificações e respetivos atributos

Módulo 14

Consultas (texto; frequência de palavras; codificação e matriz de codificação

Módulo 15

Visualizações e modelos gráficos (diagramas, análise de cluster, gráficos, mapas de árvore, matriz temática)

Módulo 16

Apresentação de casos práticos

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