Isso significa que, cada escolha que fazemos para construir nossa imagem é muito importante e, por isso, deve ser muito bem pensada. Mantemos em mente nosso propósito, que é compartilhar conhecimento para que outras pessoas criem oportunidades, e nosso público-alvo, que são pessoas que querem empreender – seja em seus negócios atuais, seus futuros negócios ou, principalmente, empreender em si mesmos.
Estamos constantemente nos atentando a escolha de palavras que usamos, a nossa postura, tom de voz etc. Isso porque sempre mantemos em mente o nosso público e modo como ele nos enxerga.
E você? Já parou para pensar no modo como os outros te veem? Sobre a marca que você deixa no mundo? Qual é a sua marca pessoal?
Isso é branding pessoal, ou o modo como você é visto pelas pessoas. E, às vezes, você acha que está transmitindo uma mensagem para as pessoas, mas pode estar passando outra. Nós acreditamos na importância de uma boa construção de imagem pessoal. E, quando falamos “boa”, queremos dizer estratégica, pensada, baseada em estudos e com metodologias inovadoras.
Pensando nisso, criamos um Guia interativo, 100% gratuito, para te ajudar a entender um pouco mais sobre o branding pessoal.
Sabemos que o branding pessoal é a próxima grande tendência. Cada vez mais, a vida pessoal e a vida digital estão se unindo, tornando-se indissociáveis.
Fique ligado nas próximas grandes novidades que estamos preparando para você. Não fique de fora, nos acompanhe nas redes sociais para não perder nadinha: @efeitoorna, @tudoorna.

Neste trabalho são apresentadas alternativas para se trabalhar com conjuntos de dados estatísticos onde existe o problema da ausência de informação em algumas células da matriz dos dados. Em seguida é apresentada a técnica de análise fatorial, bem como um exemplo de aplicação num conjunto de indicadores para determinar as dimensões (fatores) importantes a serem consideradas no estudo dos problemas relativos a saúde.

Neste trabalho, o BBSL (Bayes Ball Structure Learning), um algoritmo para aprendizado de estrutura de redes bayesianas a partir de dados incompletos é apresentado. O BBSL melhora a classificação de uma variável escolhida pelo usuário alterando a estrutura da rede nos arredores da variável de classe. Esse algoritmo é capaz de lidar com dados incompletos utilizando o critério de d-separação, adotado no algoritmo Bayes Ball, uma alternativa ao uso da Markov Blanket para dados incompletos. BBSL é também um algoritmo de aprendizado local, o que permite que sua execução não seja dependente do número de variáveis do domínio consideradas, sendo uma alternativa de execução rápida a algoritmos presentes na literatura.
Os resultados obtidos neste trabalho mostram que o BBSL é uma alternativa eficiente para o aprendizado que visa melhorar a classificação de uma dada variável. O BBSL é comparado com um algoritmo baseado em restrições (GS), um híbrido (MMHC) e um baseado em pontuação (SEM com GHC), mostrando bons resultados em termos de tempo, comparável a opção baseada em restrições, e em termos de score CLL (Conditional Log-Likelihood). A abordagem local, usando d-separação, e score próprio para problemas de classificação, contribui para que a busca seja mais eficiente ao restringi-la a um determinado conjunto de redes bayesianas com modificações locais, reduzindo o tempo de execução do algoritmo, mesmo com dados incompletos.

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Excelente Localização - Rua Cardoso Quintão - À 5 minutos à pé para o Supermercados Multi Market; à 15 minutos à pé para a Estaçãod de Trem de Cavalcanti