Introducao a Analise de Dados com R Studio
What you’ll learn
Usar o R Studio para Analisar Dados e Resolver Problemas
Criar Gráficos e Tabelas Incríveis para Analisar Dados
Aprenda sobre as estruturas de dados mais usadas na prática
Aproveite as listas de exercícios com resolução comentada pelo instrutor
Requirements
Computador com sistema operacional Windows, Mac ou Linux
Description
Você gostaria de entender análise de dados para fazer suas próprias pesquisas sem depender de terceiros, mas não tem os conhecimentos iniciais para isto? Então este curso é para você: são mais de 8h de treinamento introdutório em análise de dados com um dos softwares gratuitos mais usados por empresas e universidades: o R Studio.Neste curso, você terá as primeiras noções de como usar o R Studio para desenvolver análises de dados consistentes e coerentes. Ao longo das aulas, você terá o seguinte conteúdo:Módulo 1: primeiros passos – instalação e operações matemáticas no R Studio.Módulo 2: preparando os dados – uso de vetores atômicos, matrizes, data frames e subscritos.Módulo 3: estatísticas descritivas e análise gráfica.As aulas são ministradas de maneira clara e objetiva, com uma didática que privilegia o aprendizado progressivo. Desta forma, você estudará primeiro o conteúdo básico, aprofundando-se nos assuntos à medida que o curso avança. Isto permitirá que você tenha tempo de absorver tudo o que está sendo ensinado nas aulas!Ao final deste curso, você conseguirá começar a fazer suas próprias análises de dados com segurança e qualidade. Não perca esta oportunidade e bem-vindo ao curso!Antes que eu me esqueça: depois de fazer este curso introdutório, você poderá continuar sua formação se inscrevendo na minha nova série: “Análise de Dados na Prática com R Studio”. As aulas do nível básico já estão no ar. Nos próximos meses, você poderá se inscrever nos cursos dos níveis intermediário e avançado. Neles, você aprenderá a usar algumas das técnicas mais atuais e complexas de análise de dados!Não perca esta oportunidade!
Overview
Section 1: Primeiros Passos
Lecture 1 Apresentação do Instrutor e do Curso
Lecture 2 O que é o R?
Lecture 3 Instalando o R
Lecture 4 O que é o R Studio?
Lecture 5 Instalando o R Studio
Lecture 6 Operações Matemáticas: Soma (1/2)
Lecture 7 Operações Matemáticas: Soma (2/2)
Lecture 8 Operações Matemáticas: Subtração
Lecture 9 Operações Matemáticas: Multiplicação e Divisão
Lecture 10 Operações Matemáticas: Potenciação
Lecture 11 Operações Matemáticas: Radiciação
Lecture 12 Operações Matemáticas: Logaritmos
Lecture 13 Operações Matemáticas: Logaritmos Naturais
Lecture 14 Lista de Exercícios 1 – Comentários das Questões (1/2)
Lecture 15 Lista de Exercícios 1 – Comentários das Questões (2/2)
Section 2: Preparando os Dados
Lecture 16 Estruturas de Dados em Linguagem R
Lecture 17 Vetores Atômicos
Lecture 18 Matrizes
Lecture 19 Data Frames
Lecture 20 Criando Vetores Atômicos no R Studio (1/2)
Lecture 21 Criando Vetores Atômicos no R Studio (2/2)
Lecture 22 Fatores: Codificando Dados Qualitativos Automaticamente
Lecture 23 Subscritos em Vetores Atômicos: Identificando Valores Específicos
Lecture 24 Subscritos em Fatores: Identificando Valores Específicos
Lecture 25 Criando Matrizes Numéricas no R Studio
Lecture 26 Álgebra Matricial no R Studio
Lecture 27 Criando Matrizes com Dados Qualitativos no R Studio
Lecture 28 Subscritos em Matrizes: Identificando Valores Específicos
Lecture 29 Criando Data Frames
Lecture 30 Subscritos em Data Frames
Lecture 31 Apresentando a Lista de Exercícios 2
Lecture 32 Lista de Exercícios 2 – Comentários (1/4)
Lecture 33 Lista de Exercícios 2 – Comentários (2/4)
Lecture 34 Lista de Exercícios 2 – Comentários (3/4)
Lecture 35 Lista de Exercícios 2 – Comentários (4/4)
Section 3: Primeiras Análises
Lecture 36 Análise Descritiva de Dados
Lecture 37 Análise Descritiva: a Tabela de Distribuição de Frequência
Lecture 38 Tabela de Distribuição de Frequência para Variáveis Qualitativas
Lecture 39 Criando Tabelas com Variáveis Qualitativas
Lecture 40 Tabelas com Variáveis Qualitativas em Linguagem R
Lecture 41 Variáveis Quantitativas com Dados Discretos
Lecture 42 Criando Tabelas a Partir de Variáveis Quantitativas e Dados Discretos (1/2)
Lecture 43 Criando Tabelas a Partir de Variáveis Quantitativas e Dados Discretos (2/2)
Lecture 44 Variáveis Quantitativas com Dados Contínuos
Lecture 45 Tabelas com Variáveis Quantitativas e Dados Contínuos
Lecture 46 Os Gráficos na Apresentação de Resultados
Lecture 47 Gráfico de Barras: Definição e Aplicações
Lecture 48 Gráficos de Barras em Linguagem R (1/2)
Lecture 49 Gráficos de Barras em Linguagem R (2/2)
Lecture 50 Gráfico de Pizza: Definição e Aplicações
Lecture 51 Gráficos de Pizza em Linguagem R
Lecture 52 Diagrama de Pareto: Definição e Aplicações
Lecture 53 Diagramas de Pareto em Linguagem R
Lecture 54 Gráficos de Linha: Definição e Aplicações
Lecture 55 Gráficos de Linha em Linguagem R
Lecture 56 Gráfico de Dispersão (Scatterplot): Definição e Aplicações
Lecture 57 Gráficos de Dispersão em Linguagem R
Lecture 58 Histogramas de Frequência: Conceito e Aplicações
Lecture 59 Histogramas de Frequência em Linguagem R
Lecture 60 Gráfico Ramo-e-Folhas (Stem-and-Leaf): Conceito e Aplicações
Lecture 61 Gráfico Ramo-e-Folhas (Stem-and-Leaf) em Linguagem R
Lecture 62 Diagrama de Caixas (Boxplot): Conceitos e Aplicações
Lecture 63 Diagrama de Caixas (Boxplot) em Linguagem R
Lecture 64 O Uso de Medidas-Resumo
Lecture 65 As médias: aritmética, ponderada, harmônica, geométrica e quadrática
Lecture 66 Mediana e Moda
Lecture 67 Média, Moda e Mediana em Linguagem R
Lecture 68 Calculando Outras Médias em Linguagem R
Lecture 69 Separatrizes: quartis, decis e percentis
Lecture 70 Usando Separatrizes para Identificar Outliers Univariados
Lecture 71 Separatrizes em Linguagem R
Lecture 72 Medidas de Dispersão ou Variabilidade: Amplitude e Desvio-Médio Absoluto
Lecture 73 Amplitude e Desvio-Médio Absoluto em Linguagem R
Lecture 74 Variância e Desvio-Padrão: Conceitos e Aplicações
Lecture 75 Variância e Desvio-Padrão em Linguagem R
Lecture 76 Erro-Padrão e Coeficiente de Variação: Conceitos e Aplicações
Lecture 77 Erro-Padrão e Coeficiente de Variação em Linguagem R
Lecture 78 Medidas de Forma: Coeficiente de Assimetria e de Curtose
Lecture 79 Assimetria e Curtose em Linguagem R
Lecture 80 Apresentando a Lista de Exercícios 3
Lecture 81 Lista de Exercícios 3 – Comentários (1/5)
Lecture 82 Lista de Exercícios 3 – Comentários (2/5)
Lecture 83 Lista de Exercícios 3 – Comentários (3/5)
Lecture 84 Lista de Exercícios 3 – Comentários (4/5)
Lecture 85 Lista de Exercícios 3 – Comentários (5/5)
Pessoas interessadas em aprender análise de dados,Pessoas sem qualquer conhecimento prévio de análise de dados ou R Studio,Pessoas interessadas em adquirir conhecimentos para atingir níveis mais altos em suas carreiras
Course Information:
Udemy | Português | 10h 6m | 3.84 GB
Created by: Quadrivium Academic
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