Curso de R - Introdução ao Data Analytics

Conheça os principais conceitos de Data Analytics e por meio da linguagem estatística R, aprenda na prática como analisar um conjunto de dados

Nível Intermediário Categoria Desenvolvimento Back-end

  • Curso com 01h28 de videos
  • Certificado com 8 horas
  • 27 exercícios

Sobre o curso

Conheça os principais conceitos de Data Analytics e por meio da linguagem estatística R, aprenda na prática como analisar um conjunto de dados

Data Analytics é o processo de analisar informações (dados) com um propósito específico. Isto é, pesquisar e responder perguntas com base em dados e com uma metodologia clara para todos os participantes.

No mundo altamente conectado, onde dispositivos e pessoas geram dados a todo instante, obter insights desta fonte pode significar o sucesso ou fracasso de uma empresa. Por isso que a procura por profissionais desta área não para de crescer em empresas de todos os setores.

Neste curso, você verá como fazer isso com o R

O que irá aprender?

Neste curso abordaremos os principais conceitos de data analytics. São vídeo aulas que demostram na prática como definir um problema e solucioná-lo. Também serão passados exercícios para que você possa fixar, praticar e aplicar o conteúdo aprendido.

Dentre vários outros tópicos, você verá:

  • Análise exploratória;
  • Matriz de correlação;
  • Normalidade dos dados;
  • Multicolinearidade;
  • Relatórios estatísticos com Rmarkdown.

Pra quem é esse curso?

Este curso é destinado a estudantes e desenvolvedores que conheçam a linguagem R e desejam iniciar seus estudos em data analytics.

Quais os pré-requisitos para esse curso?

Os pré-requisitos não são obrigatórios, são apenas sugestões. Eles dão uma base de parte do conhecimento que é interessante ter para um bom aproveitamento nesse curso.

Metodologia

  • Videoaulas
  • Início Imediato
  • Testes de aprendizado

Ambiente do curso

  • R - 4.0.2
  • RStudio Desktop - 1.3

Conteúdo programático

  1. Apresentação

    Apresentação do curso.

    1 aula
    • Apresentação
  2. Carregando e analisando dados

    Nesta aula veremos como carregar e analisar os dados.

    4 aulas
    • Carregando dados e definindo o problema
    • Análise exploratória dos dados
    • Matriz de correlação
    • Questionário
  3. Modelos

    Nesta aula veremos como criar modelos com os dados e normalizá-los.

    5 aulas
    • Primeiros modelos
    • Aumentando o modelo
    • Normalidade dos dados
    • Gráficos
    • Questionário
  4. Multicolinearidade

    Nesta aula veremos a importância das variáveis e multicolinearidade.

    3 aulas
    • Importância das variáveis e Multicolinearidade
    • Conclusão e gráficos
    • Questionário
  5. Relatórios estatísticos

    Nesta aula veremos como criar relatórios estatísticos com o Rmarkdown

    2 aulas
    • Relatórios estatísticos com Rmarkdown
    • Questionário
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