Linguagem R para Analise de Dados

Aplicado em Ciência de Dados, Estatística, Economia, Engenharia, Machine Learning, Administração, Bioestatística…
Linguagem R para Analise de Dados
File Size :
6.12 GB
Total length :
12h 22m

Category

Instructor

Luciano Galdino

Language

Last update

Última atualização em 12/2022

Ratings

4.8/5

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

Linguagem R para Analise 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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