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Programa do Curso
Dia 1
Introdução e preliminares
- Tornar o R mais amigável, R e GUIs disponíveis
- Restúdio
- Software e documentação R relacionados
- R e estatísticas
- Utilização interactiva do R
- Uma sessão introdutória
- Obter ajuda sobre funções e caraterísticas
- Comandos do R, sensibilidade às maiúsculas e minúsculas, etc.
- Chamada R e correção de comandos anteriores
- Execução de comandos a partir de um ficheiro ou desvio da saída para um ficheiro
- Permanência de dados e remoção de objectos
Manipulações simples; números e vectores
- Vectores e atribuição
- Aritmética vetorial
- Geração de sequências regulares
- Vectores lógicos
- Valores em falta
- Vectores de caracteres
- Vectores de índices; seleção e modificação de subconjuntos de um conjunto de dados
- Outros tipos de objectos
Objectos, seus modos e atributos
- Atributos intrínsecos: modo e comprimento
- Alterar o comprimento de um objeto
- Obter e definir atributos
- A classe de um objeto
Factores ordenados e não ordenados
- Um exemplo específico
- A função tapply() e matrizes irregulares
- Factores ordenados
Matrizes e matrizes
- Matrizes
- Indexação de matrizes. Subsecções de uma matriz
- Matrizes de índice
- A função array()
- Aritmética mista de vectores e matrizes. A regra da reciclagem
- O produto externo de duas matrizes
- Transposição generalizada de uma matriz
- Instalações Matrix
- Matrix multiplicação
- Equações lineares e inversão
- Valores próprios e vectores próprios
- Decomposição de valores singulares e determinantes
- Ajuste por mínimos quadrados e decomposição QR
- Formação de matrizes particionadas, cbind() e rbind()
- A função de concatenação, (), com matrizes
- Tabelas de frequências a partir de factores
Dia 2
Listas e quadros de dados
- Listas
- Construir e modificar listas
- Concatenar listas
- Estruturas de dados
- Criar quadros de dados
- anexar() e desanexar()
- Trabalhar com quadros de dados
- Anexar listas arbitrárias
- Gerir o caminho de pesquisa
Manipulação de dados
- Seleção, subconjunto de observações e variáveis
- Filtragem, agrupamento
- Recodificação, transformações
- Agregação, combinação de conjuntos de dados
- Manipulação de caracteres, pacote stringr
Rleitura de dados
- Ficheiros Txt
- Ficheiros CSV
- Ficheiros XLS, XLSX
- SPSS, SAS, Stata,... e outros formatos de dados
- Exportação de dados para ficheiros txt, csv e outros formatos
- [Extrair dados de bases de dados utilizando a linguagem SQL.
Distribuições de probabilidade
- R como um conjunto de tabelas estatísticas
- Examinar a distribuição de um conjunto de dados
- Testes de uma e duas amostras
Agrupamento, loops e execução condicional
- Expressões agrupadas
- Declarações de controlo
- Execução condicional: instruções if
- [Execução repetitiva: loops for, repeat e while
Dia 3
Escrever as suas próprias funções
- Exemplos simples
- Definição de novos operadores binários
- Argumentos nomeados e predefinições
- O argumento "...
- Atribuições dentro de funções
- Exemplos mais avançados
- Factores de eficiência em desenhos de blocos
- Eliminar todos os nomes numa matriz impressa
- Integração numérica Recursiva
- Âmbito de aplicação
- Personalização do ambiente
- Classes, funções genéricas e orientação por objectos
Análise estatística em R
- Modelos de regressão linear
- Funções genéricas para extrair informação do modelo
- Atualização de modelos ajustados
- Modelos lineares generalizados
- Famílias
- A função glm()
- Classificação
- Regressão Rlogística
- Análise discriminante linear
- Aprendizagem não supervisionada
- Análise de componentes principais
- Métodos de agrupamento (k-means, agrupamento hierárquico, k-medoids)
- Análise de sobrevivência
- Objectos de sobrevivência em r
- Estimativa Kaplan-Meier
- Bandas de confiança
- Modelos de Cox PH, covariáveis constantes
- Modelos de Cox PH, covariáveis dependentes do tempo
Procedimentos gráficos
- Comandos de plotagem de alto nível
- A função plot()
- Visualização de dados multivariados
- Exibir gráficos
- Argumentos para funções de plotagem de alto nível
- Gráficos de visualização básicos
- Relações multivariadas com o pacote lattice e ggplot
- Utilização de parâmetros de gráficos
- Lista de parâmetros de gráficos
Relatórios automatizados e interactivos
- Combinação de resultados de R com texto
Criação de documentos html e pdf
21 Horas
Declaração de Clientes (6)
No final da aula, tivemos uma excelente visão geral da linguagem, recebemos ferramentas para continuar aprendendo e sugestões sobre como prosseguir nos estudos. Abordamos informações sobre IA/equilíbrio ML. (Note: "equilíbrio ML" might not be the best translation for "ML". A more appropriate term would be "Aprendizado de Máquina" or "ML" if you prefer to keep it as an acronym.) No final da aula, tivemos uma excelente visão geral da linguagem, recebemos ferramentas para continuar aprendendo e sugestões sobre como prosseguir nos estudos. Abordamos informações sobre IA e Aprendizado de Máquina (ML).
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Curso - R
Máquina Traduzida
O treinamento de visão geral de programação R é bastante intensivo, mas Tomasz sempre é ajudativo, energético e atualizado. Além disso, ele é apaixonado por R. Eu recomendaria muito suas sessões de R a qualquer um interessado em R.
Luiza Panoschi - Global Knowledge Network Training Ltd
Curso - R
Máquina Traduzida
Práticas exercícios foram relevantes e muito úteis para reforçar o conhecimento.
Andy Kwan - Environment and Climate Change Canada
Curso - R
Máquina Traduzida
Exercícios práticos após a apresentação mantiveram a engajamento.
Robin White - Environment and Climate Change Canada
Curso - R
Máquina Traduzida
Michael foi muito conhecido e claro em sua instrução do treinamento. O curso estava bem estruturado para ensinar o assunto desejado, além de deixar espaço adequado para ajustes que se adaptassem melhor às nossas necessidades. No geral, estou muito satisfeito com o curso.
Brock Batey - Environment and Climate Change Canada
Curso - R
Máquina Traduzida
I really enjoyed the knowledge of the trainer.
Stephanie Seiermann
Curso - R
Máquina Traduzida
