Programa do Curso

Dia Um: Fundamentos da Linguagem




  • Introdução ao Curso


  • Sobre Ciência de Dados


    • Definição de Ciência de Dados


    • Processo de Realização de Ciência de Dados.




  • Introdução à Linguagem R


  • Variáveis e Tipos


  • Estruturas de Controle (Laços / Condicionais)


  • Escalares, Vetores e Matrizes em R


    • Definindo Vetores em R


    • Matrizes




  • Manipulação de Strings e Texto


    • Tipo de Dados Character


    • Entrada e Saída de Arquivos




  • Listas


  • Funções


    • Introdução às Funções


    • Closures


    • Funções lapply/sapply




  • DataFrames


  • Laboratórios para Todas as Seções



Dia Dois: Programação Intermediária com R




  • DataFrames e Entrada/Saída de Arquivos


  • Leitura de Dados de Arquivos


  • Preparação de Dados


  • Conjuntos de Dados Internos


  • Visualização


    • Pacote Gráficos


    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / gráfico de dispersão


    • Mapa de Calor


    • Pacote ggplot2 (qplot(), ggplot())




  • Exploração com Dplyr


  • Laboratórios para Todas as Seções



Dia Três: Programação Avançada com R




  • Modelagem Estatística com R


    • Funções Estatísticas


    • Lidando com NA


    • Distribuições (Binomial, Poisson, Normal)




  • Regressão


    • Introdução à Regressão Linear




  • Recomendações


  • Processamento de Texto (pacote tm / Wordclouds)


  • Agrupamento


    • Introdução ao Agrupamento


    • KMeans




  • Classificação


    • Introdução à Classificação


    • Naive Bayes


    • Árvores de Decisão


    • Treinamento usando o pacote caret


    • Avaliação de Algoritmos




  • R e Big Data


    • Conectando o R a Bancos de Dados


    • Ecossistema Big Data




  • Laboratórios para Todas as Seções

Requisitos

  • Conhecimento básico de programação é preferível



Configuração




  • Um laptop moderno


  • Última versão do R Studio e do ambiente R instalados

 21 Horas

Declaração de Clientes (7)

Próximas Formações Provisórias

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