Descrição
Visualização de Dados com Python e R: Ciência de Dados Prática
O Poder das Principais Ferramentas de Ciência de Dados no Mercado
Grandes empresas estão em busca de profissionais que saibam lidar e trabalhar com dados, permitindo a descoberta de novas perspectivas e sua aplicação nos negócios. Para entender os dados, é necessário visualizá-los. Neste curso, você aprenderá como criar gráficos fantásticos e visualizações de dados usando duas linguagens: Python e R. Python é amplamente utilizado na maioria das empresas de tecnologia, foi construído para permitir a criação de scripts em sua linguagem para gerar modelos de dados, modelos matemáticos e estatísticos que são fáceis de interpretar e manipular, permitindo que os resultados sejam exibidos assim que os comandos são executados, um interpretador Python é usado para esse propósito. Com isso, pretendemos trazer os aspectos mais interessantes da área para que você possa aprender a trabalhar com R e Python. O curso de R possui seu próprio material, um guia passo a passo para você aprender a ser um ótimo profissional na área. Você entenderá os algoritmos e poderá praticar com seus bancos de dados, sejam eles arquivos de texto ou bancos de dados. Nosso curso inclui vários exercícios práticos e tópicos vistos na maioria das grandes empresas. Os instrutores são amplamente conhecidos e estão disponíveis para responder suas perguntas pelo tempo que você precisar. Venha fazer parte dessa equipe em crescimento.O que você aprenderá
- Entendendo o R - Começando com o R - Objetos no R - Tipos de objetos: Matrizes, Listas - Identificando valores ausentes e especiais - Salvando um espaço de trabalho - Acessando através do R-studio - Entendendo diferentes tipos de pacotes - Trabalhando com leitura de arquivos externos - Lendo um arquivo na web - Selecionando dados - Gráficos (análise e apresentação de dados) - Tipos de gráficos: Histogramas, Stem-and-Leaf, Box-plot, Scatter plot, Gráfico de barras, Gráfico de pizza - Variáveis qualitativas: Nominais e Ordinais - Análise univariada e bivariada - Teste para distribuição normal - Comparando duas médias - Regressão linear simples - Mineração de dados com R - Instalando R-studio e R - Vetores, Data frames, Funções - Espaço de trabalho do R - Lendo um espaço de trabalho - Pacotes do R - Usando comandos library, install package, require - Lendo através do R-studio - Resumindo dados - Usando conectores lógicos - Exportando gráficos - Programação: Loop FOR, Criando funções através do R-studio, Uso de Estatísticas - Variáveis quantitativas: Discretas e Contínuas - Teste de hipótese - Teste qui-quadrado para ajuste de bondade - Comparando múltiplas médias usando o teste de Tukey - Regressão linear múltipla - Usando o Google Vis (biblioteca de gráficos do Google) - Desenvolvendo programas usando a linguagem Python - Manipulando estruturas condicionais - Minerando arquivos com Python - Manipulando estruturas de repetição - Realizando operações matemáticas usando Python - Manipulando strings - Realizando operações lógicas - Python - Visualização de dados com Python - Entendendo a biblioteca MATPLOTLIB PYPLOT - Construindo gráficos de linha, barra, scatter e boxplotEstimar frete
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