Linguagem R para Analise de Dados
What you’ll learn
Conceitos Fundamentais sobre a Linguagem R (Operadores Matemáticos, Variáveis, Vetores, Fatores, Matriz e DataFrame).
Conceitos avançados sobre a Linguagem R (Estrutura condicional, Estrutura de repetição, Funções, Instalação de Pacotes, Importação e exportação de arquivos)
Tratamento, Exploração, Organização, Limpeza e Manipulação de dados em projetos reais.
Estatística para Análise de Dados (Estatística Descritiva, Testes de normalidade, Probabilidade, Distribuição de frequências)
Análise Estatísticas Graficamente (BoxPlot, Histograma, Linear e QQplot)
Criação de gráficos com GGPlot2 e Plotly (BoxPlot, Histograma, Barras, Linear, Setores, Dispersão, Bolhas…)
Correlação Linear
Regressão linear
Manipulação no RStudio
Conhecimento do RStudio Cloud
Manipulação de Dataframes com mais de 100000 registros (linhas)
Pesquisa de repositórios de dados
Requirements
Não há pré-requisito
Description
Este curso apresenta o uso da linguagem R para análise de dados destinado a todas áreas do conhecimento que necessitam manipular dados de forma rápida, eficiente e com qualidade.Todas as aulas são explicadas passo a passo, aumentando o nível de dificuldade gradativamente e utilizando projetos reais para exemplificar as análises dos dados com profundidade, portanto, o curso é destinado tanto para iniciantes como para pessoas com conhecimentos prévios na linguagem R e em análise de dados. Os projetos são trabalhados desde a aquisição dos conjuntos de dados no repositório de dados, até análises estatísticas detalhadas e criações de gráficos estruturados no GGPlot2 e interativos no Plotly.O curso é dividido basicamente em três partes: 1) Domínio do uso da linguagem R, com o RStudio, desde os conceitos fundamentais até conceitos mais avançados para análise e manipulação de dados.2) Desenvolvimento de uma análise de um projeto real focado na limpeza, organização, estruturação e manipulação dos dados e análises estatísticas.3) Desenvolvimento de uma análise de outro projeto real focado na análise e criação de gráficos no GGPlot2 e Plotly, aplicando anteriormente todo o tratamento aprendido no primeiro projeto.São disponibilizados todos os slides das aulas teóricas, todos os scripts das aulas práticas no R e todos os arquivos com os datasets.É um curso riquíssimo em informações e com explicações claras e objetivas, ilustrando o fantástico mundo da Linguagem R.
Overview
Section 1: Introdução
Lecture 1 Boas vindas e apresentação do instrutor
Lecture 2 Apresentação do curso e da plataforma de estudos
Section 2: Seção 2: Linguagem R
Lecture 3 Conhecendo a Linguagem R
Lecture 4 Instalação do R e RStudio
Lecture 5 Conhecendo o RStudio
Lecture 6 RStudio Cloud
Lecture 7 Primeiros passos no RStudio
Lecture 8 Operadores matemáticos
Lecture 9 Variáveis
Lecture 10 Vetores
Lecture 11 Fatores
Lecture 12 Matrizes
Lecture 13 Cálculos com Matrizes
Lecture 14 Data Frame e Listas
Lecture 15 Instalação e carregamento de Pacotes
Lecture 16 Importação de arquivos
Lecture 17 Estrutura Condicional
Lecture 18 Estrutura de Repetição
Lecture 19 Criação de Funcões
Section 3: Tratamento, Exploração e Análise dos dados – Projeto 1
Lecture 20 Extração do data frame do projeto 1
Lecture 21 Importação do data frame do projeto 1
Lecture 22 Tratamento dos dados: limpeza e organização
Lecture 23 Tratamento dos dados: valores missing
Lecture 24 Tratamento dos dados: classificação dos dados e exportação
Lecture 25 Exploração dos dados: importação dos dados tratados
Lecture 26 Exploração dos dados: filtragem
Lecture 27 Medidas de centralidade: Teoria
Lecture 28 Análises Estatísticas: Medidas de centralidade no R
Lecture 29 Distribuição dos dados: Histograma
Lecture 30 Medidas de posição e dispersão: Teoria
Lecture 31 Análise Estatística: medidas de posição
Lecture 32 Análise Estatística: Box Plot e outliers
Lecture 33 Análise Estatística: medidas de dispersão
Lecture 34 Análise Estatística: Distribuições discretas e contínuas (teoria)
Lecture 35 Análise Estatística: testes de normalidade
Lecture 36 Análise Estatística: correlação/regressão linear (teoria)
Lecture 37 Correlação e regressão no R
Lecture 38 Correlação, regressão e gráfico de linhas com o GGPLOT2 e matriz de correlação
Section 4: Tratamento e Análise Gráfica dos Dados no GGPLOT2 e Plotly– Projeto 2
Lecture 39 Análise inicial da nova tabela de dados
Lecture 40 Tratamento inicial
Lecture 41 Análise dos dados: Gráfico de barras – parte 1
Lecture 42 Análise dos dados: Gráfico de barras – parte 2
Lecture 43 Análise dos dados: Box Plot e outiliers – parte 1
Lecture 44 Análise dos dados: Box Plot e outiliers – parte 2
Lecture 45 Análise Estatística: Histograma, estatística descritiva e normalidade
Lecture 46 Análise dos dados: Gráfico de dispersão e bolhas
Lecture 47 Análise dos dados: Gráfico de setores (pizza)
Lecture 48 Distribuição de Frequências: teoria
Lecture 49 Análise dos dados: Distribuição de Frequências
Lecture 50 Análise de dados: Gráficos de Frequências
Section 5: Encerramento do Curso
Lecture 51 Finalização
Section 6: Referências e links úteis (gratuitos)
Lecture 52 Referências e links úteis
Cientista de Dados,Estatístico,Economista,Analista de dados,Bioestatístico,Engenheiro,Administrador,Matemático,Estudantes na área de Ciências,Pesquisadores
Course Information:
Udemy | Português | 12h 22m | 6.12 GB
Created by: Luciano Galdino
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