Linguagem R do zero absoluto ao dominio em menos de 7 horas
What you’ll learn
Linguagem de programação em R
Entender como usar os códigos de forma não-mecânica, mais criticamente, e especialmente como modificá-los.
Vetores no R
Matrizes no R
Listas no R
Arrays no R
Fatores no R
Data Frames no R
Loops no R
Decision Making
Como construir suas próprias funções no R
Requirements
Sem pré-requisitos. Qualquer pessoa pode fazer o curso.
Description
Olá!!! Tudo bem com você?!!Se você deseja iniciar sua carreria como Cientista de Dados usando o R, este curso é para você.Meu nome é Isaías M. Lira, sou 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, profissional em Análise de Dados) foi classificado como o primeiro emprego no Glassdoor e o salário médio de um cientista de dados é 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 ser gratuito, completo, suportar grandes massas de dados e ter integrações com quase tudo (SQL, Power BI, Java, etc). 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 e mais procurados para ciência de dados e aprendizagem de máquinas na Udemy com língua Portuguesa!
Vamos ensinar-lhe como programar com R, como criar visualizações de dados surpreendentes e como usar a Aprendizagem de Máquina com R!
Este curso é diferente por que é o mais simples neste tema! É verdadeiramente um passo a passo para quem quer começar do zero até o ponto de fazer análises de dados usando o R de forma independente, sem dependente de outros.É um curso 100% prático, onde você vai:
1 – Partir do absoluto zero (zero conhecimento sobre programação, zero conhecimento sobre Estatística, zero conhecimento sobre matemática)…
2 – Evoluir a cada aula com desafios analíticos da vida real…
3 – Até chegar a um nível avançado em R.
Desta forma, mesmo que você tem pavor de números, terá sucesso neste curso!
Não posso esperar para vê-lo na aula…
Inscreva-se no curso e torne-se cientista de dados hoje! O que você tem a perder?Forte abraço e estou ansioso para conhecer você!
Overview
Section 1: Introdução
Lecture 1 Seja muito bem vindo(a)!
Lecture 2 AVISOS INICIAIS 1
Lecture 3 Visão Geral do R
Lecture 4 Algumas Vantagens do uso do R
Lecture 5 Instalando o R
Lecture 6 Instalando o RStudio
Lecture 7 Citando o R e demonstrações
Lecture 8 Personalizando o ambiente R Studio
Lecture 9 AVISO sobre Identação
Lecture 10 Usando o R como calculadora
Lecture 11 Introdução aos objetos no R
Lecture 12 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #1
Lecture 13 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #1~ Solução
Section 2: Vetores no R
Lecture 14 Vetores – Criação
Lecture 15 Vetores – Acessando
Lecture 16 Vetores – Modificando
Lecture 17 Vetores – Operações
Lecture 18 União, Interseção e Diferenças.
Lecture 19 Curiosidade!
Lecture 20 Vetores Lógicos – Boleanos
Lecture 21 Observação Importante (Identificar índice de um elemento desejado)
Lecture 22 Observação Importante (REMOVER ELEMENTOS DO VETOR)
Lecture 23 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #2
Lecture 24 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #2~ Solução
Section 3: Sequências no R
Lecture 25 Sequências – Criação – Por Elementos e por Repetição
Lecture 26 Sequências – Criação – Por amostras aleatórias
Lecture 27 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #3
Lecture 28 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #3~ Solução
Section 4: Matrizes no R
Lecture 29 Matrizes – Criação usando vetores
Lecture 30 Matrizes – Criação usando matrix()
Lecture 31 Acessando elementos da matriz
Lecture 32 Modificando os elementos da matriz
Lecture 33 Fazendo operações com a matriz
Lecture 34 Curiosidades sobre matrizes – parte 1
Lecture 35 Curiosidades sobre matrizes – parte 2
Lecture 36 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #4
Lecture 37 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #4 ~ Solução
Section 5: Arrays no R
Lecture 38 Arrays – Criação usando matrizes
Lecture 39 Arrays – Criação usando Vetores e Nomeando as dimensões
Lecture 40 Arrays – Pesquisa – por dimensão
Lecture 41 Arrays – Pesquisa – combinando dimensões
Lecture 42 Arrays – Modificando elementos
Lecture 43 Arrays – Nomeando Elementos e Operações
Lecture 44 Arrays – Dica extra
Lecture 45 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #5
Lecture 46 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #5~ Solução
Section 6: Fatores no R
Lecture 47 Pacote a ser instalado.
Lecture 48 Criação de Fatores
Lecture 49 Acessando e Modificando os elementos dos fatores
Lecture 50 Operações com fatores – parte 1
Lecture 51 Operações com fatores – parte 2
Lecture 52 Operações com fatores – parte 3
Lecture 53 Agrupando níveis do fator – parte 1
Lecture 54 Agrupando níveis do fator – parte 2
Lecture 55 Reordenando os níveis do fator – parte 1
Lecture 56 Reordenando os níveis do fator – parte 2
Lecture 57 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #6
Lecture 58 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #6~ Solução
Section 7: Listas no R
Lecture 59 Criação de Listas
Lecture 60 Nomeando Elementos da lista
Lecture 61 Pesquisando de informações
Lecture 62 Modificando elementos da lista
Lecture 63 Modificando elementos – parte 2 (adicionar, remover, nomear)
Lecture 64 Combinação de Listas
Lecture 65 Transfomando listas
Lecture 66 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #7
Lecture 67 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #7 – Solução
Section 8: Data Frames
Lecture 68 Dataframes – Criação
Lecture 69 Dataframes – Pesquisa
Lecture 70 Observação sobre a Próxima Aula
Lecture 71 Observação sobre a próxima aula
Lecture 72 Dataframes – Modificando – tipos de variáveis
Lecture 73 Dataframes – Modificando elementos
Lecture 74 Dataframes – Adicionando e removendo Variáveis
Lecture 75 Dataframes – Adicionando e removendo Casos
Lecture 76 Dataframes – Operações
Lecture 77 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #8
Lecture 78 Aplicação Prática no Ambiente de Trabalho #8~ Solução
Section 9: Construindo suas Próprias Funções
Lecture 79 Operadores Lógicos – Igualdade e Desigualdade
Lecture 80 Operadores Lógicos – Comparativos.
Lecture 81 Operadores Lógicos – afirmações combinadas
Lecture 82 Criando suas Funções – Loop for() – parte 1
Lecture 83 Criando suas Funções – Loop for() – parte 2
Lecture 84 Criando suas Funções – Loop while()
Lecture 85 Decision Making – If
Lecture 86 Obs sobre a próxima aula
Lecture 87 Decision Making – Else
Lecture 88 Decision Making – If Else e For.
Lecture 89 Criando a função – parte 1
Lecture 90 Aviso sobre os próximos scripts
Lecture 91 Criando a função – parte 2
Lecture 92 Criando a função – parte 3
Lecture 93 Criando a função – parte 4
Section 10: Projeto de Aplicação em Situação Real
Lecture 94 Projeto (parte 1)
Lecture 95 Aviso sobre o Projeto
Lecture 96 Projeto (parte 2)
Lecture 97 Projeto (parte 3)
Lecture 98 Projeto (parte 4)
Lecture 99 Projeto (parte 5)
Lecture 100 Projeto (parte 6)
Section 11: Seção Bônus
Lecture 101 Aula Bônus: o próximo passo
Lecture 102 Trilha de Aprendizado para a carreira em Data Science
Leigos que querem iniciar uma carreira em Ciência de Dados,Programadores e profissionais de TI
Course Information:
Udemy | Português | 7h 39m | 3.21 GB
Created by: Isaías Lira
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