Introducao a Analise de Dados com R Studio

Faça Análises Surpreendentes com o Software mais Usado no Mundo
Introducao a Analise de Dados com R Studio
File Size :
3.84 GB
Total length :
10h 6m

Category

Instructor

Quadrivium Academic

Language

Last update

Última atualização em 10/2021

Ratings

4.9/5

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

Introducao a Analise de Dados com R Studio

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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