Data Science Correlacao no R do zero ao avancado em 5h
What you’ll learn
Correlacionar diferentes tipos de variáveis
Coeficiente de Correlação de Pearson
Testes de Significância de correlações
Intensidade da Correlação
Correlação de Spearman
Correlação de Kendall
Correlação Ponto Bi-serial
Correlação Parcial
Análise Gráfica de Correlações
Requirements
Aconselho fazer meu curso de Linguagem R do zero
Description
Olá!!! Tudo bem com você?!! Neste curso onde você aprenderá de forma simples, fácil e indo direto ao ponto, a como executar os Testes Estatísticos de Comparação de Dois Grupos para a correta tomada de decisões.
Meu nome é Isaías M. Lira, sou Consultor e Bacharel em Estatística, Especialista em Docência Superior e Consultor em Análise de Dados e quero muito que a Estatística deixe de ser um problema para você e passe a ser uma nova HABILIDADE para sua carreira profissional … vamos lá?!!
Por que criei este curso?
Data Scientist (Cientista de Dados, Análise de Dados) foi classificado como o primeiro emprego no Glassdoor e com salário médio de mais de $ 120,000 nos Estados Unidos e é sem dúvida a função com vagas sobrando e sem gente capacitada para preenchê-la. É a carreira mais valiosa no momento, pois permite resolver alguns dos problemas mais interessantes do mundo.
E se você já programa em outra linguagem, saiba que a principal linguagem para Data Scientist é o R. Por que não dar este grande salto para Data Science?
Este curso é avaliado em milhares de dólares, mas agora você pode aprender toda essa informação por um preço simbólico!
Com muito conteúdo em vídeo, vários exercícios, didática simplificada e abordagem inovadora, fizeram deste curso um dos cursos mais abrangentes para ciência de dados e aprendizagem de máquinas na Udemy com língua Portuguesa!
Correlacionar dados é uma necessidade constante de quem procura soluções de problemas. Em qualquer área, será sempre de altíssimo valor o profissional que sabe buscar soluções de problemas encontrando as variáveis que estão mais correlacionadas com este problema.
Porém, existem detalhes importantíssimos que fazem uma análise de correlação ser confiável ou não… E é isto que vou mostrar neste curso: o que você precisa saber para correlacionar variáveis.
Além disto, tudo será feito no R, que é considerada hoje uma das principais ferramentas de análise de dados estatísticos.
Faça acontecer, invista em você, tenha as qualidades e habilidades que o mercado de HOJE precisa!
O que você tem a perder?
Obs: Uma grande dificuldade das pessoas é juntar tudo numa ordem lógica (saber o que aprender primeiro, segundo, etc.), então pensando nisto queria te situar na ORDEM DOS CURSOS:
#1: Curso sobre o R
#2: Visualização de Dados no R
#3: Mapas no R
#4: Correlação no R
#5: Curso de SPSS
#6: Regressão Linear no SPSS-R-Excel
#7: Comparação de Dois Grupos no SPSS
Devido às atualizações de aperfeiçoamento, estes nomes podem ser alterados o que pode dificultar sua procura aqui no Udemy, então logado no Udemy faça:
“Meus Cursos” > Clique no curso MEU em que vc está matriculado > Nas aulas clique em “Ir ao Painel” > “Visão geral” > No fim tem Instrutor e clique em meu nome > Ok. veja a relação completa de meus cursos.
Forte abraço e estou ansioso para conhecer você!
Overview
Section 1: Introdução
Lecture 1 Seja muto bem vindo(a)!
Lecture 2 Introdução
Lecture 3 Importando os dados
Lecture 4 Tratamento de Dados
Section 2: Correlação entre Numérica x Numérica
Lecture 5 Verificando Correlações Graficamente (parte 1)
Lecture 6 Verificando Correlações Graficamente (parte 2)
Lecture 7 Verificando Correlações Graficamente (parte 3)
Lecture 8 Verificando Correlações Graficamente (parte 4)
Lecture 9 Verificando a Suposição de Normalidade (Introdução)
Lecture 10 Verificando a Suposição de Normalidade pelo Histograma
Lecture 11 Verificando a Suposição de Normalidade pelo QQplot (FICA PRETO NO FIM)
Lecture 12 Editando o QQplot
Lecture 13 Verificando a Normalidade pelo Gráfico de Envelope da Normal (introdução)
Lecture 14 Criando no R a função para o gráfico de Envelope
Lecture 15 Verificando a Normalidade por Testes Estatísticos
Lecture 16 Coeficiente de Correlação Linear de Pearson (introdução)
Lecture 17 Coeficiente de Correlação Linear de Pearson no R
Lecture 18 Coeficiente de Determinação
Lecture 19 Matriz de Correlação de Pearson
Lecture 20 Direção da Correlação
Lecture 21 Testando a Significância das Correlações
Lecture 22 Coeficiente de Correlação de Spearman (Rho)
Lecture 23 Coeficiente Tau de Kendall
Section 3: Correlação Ordinal x Ordinal
Lecture 24 Correlação entre duas variáveis ordinais
Section 4: Correlação entre Numérica x Ordinal
Lecture 25 Numérica x Ordinal
Section 5: Correlação entre Nominal x Nominal
Lecture 26 Introdução
Lecture 27 Criando uma Tabela de Contingência no R
Lecture 28 Analisando as Frequências Observadas e Esperadas
Lecture 29 A Estatística Qui-Quadrado
Lecture 30 Estudando o p-valor do Teste Qui-Quadrado de Independência
Lecture 31 Correção de Continuidade de Yates
Lecture 32 Teste Exato de Fisher
Lecture 33 Medidas de Associação
Lecture 34 Análise de Concordância Kappa
Section 6: Correlação Nominal x Ordinal
Lecture 35 Nominal x Ordinal – Análise das Frequências Esperadas
Lecture 36 Nominal x Ordinal – Parte 2
Lecture 37 Dicotômica x Ordinal
Section 7: Correlação entre Nominal x Numérica
Lecture 38 Correlação entre Nominal x Numérica
Section 8: Correlação Parcial
Lecture 39 Correlação Parcial (parte 1)
Lecture 40 Correlação Parcial (parte 2)
Lecture 41 Correlação Parcial (parte 3)
Section 9: Aula Bônus
Lecture 42 Aula Bônus: o próximo passo
Lecture 43 Trilha de Aprendizado para a carreira em Data Science
Leigos interessados em calcular a Correlação entre eventos (variáveis) no R,Profissionais de TI, Professores, Mestrandos, Doutorandos ou qualquer profissional que desejar aprender a Correlacionar dados estatísticos.
Course Information:
Udemy | Português | 4h 13m | 2.02 GB
Created by: Isaías Lira
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