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Curso de Visualização em linguagem R a partir do zero e visualização em linguagem Python.

Economize R$ 87,10

Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Introdução à Visualização de Dados com R e Python

Visão Geral do Curso

Neste curso, forneceremos uma introdução à visualização de dados usando as linguagens de programação R e Python. O curso abordará tanto R quanto Python, com uma proporção de aproximadamente 70% R e 30% Python. Este curso é projetado para pessoas que desejam entender o conceito geral de visualização de dados sem precisar programar. É adequado para iniciantes que estão interessados em aprender como visualizar dados e desejam adquirir um conhecimento universal que possa ser aplicado no Excel, R ou Python. Independentemente de você preferir R ou Python, você encontrará valor nos vídeos de visualização de dados fornecidos neste curso.

Conteúdo de Visualização Recomendado

Abaixo estão alguns vídeos recomendados para visualização de dados a partir de agosto de 2021. Os vídeos marcados com um ☆ são altamente recomendados.

Linguagem R

- Introdução à Visualização com R (métodos básicos de visualização) - ☆Visualização de Variáveis Qualitativas - ☆Visualização de Variáveis Quantitativas - ☆Matriz de Dispersão - ☆Visualização com a função stars - ☆Visualização com a função parcoord - Visualização tridimensional com o pacote rgl - Visualização com o pacote tabplot - Visualização Avançada com R (métodos de visualização mais avançados) - ☆Visualização de Variáveis Quantitativas Unidimensionais com o pacote ggplot2 - ☆Visualização de Variáveis Quantitativas Bidimensionais com o pacote ggplot2 - ☆Visualização de Variáveis Qualitativas Unidimensionais com o pacote ggplot2 - ☆Visualização de Variáveis Qualitativas Bidimensionais com o pacote ggplot2 - ☆Visualização de Variáveis Qualitativas e Quantitativas com o pacote ggplot2 - ☆Matriz de Dispersão Avançada - ☆Gráfico de Coordenadas Paralelas Avançado - Visualização de Dados com Estruturas Hierárquicas

Conteúdo de Transformação de Dados

- Técnicas de Transformação de Dados (importantes para capítulos futuros) - Filtrando Linhas com a função filter (não necessário se você não pretende usar R no futuro) - Selecionando Colunas com a função select (não necessário se você não pretende usar R no futuro) - Criando Colunas com a função mutate (não necessário se você não pretende usar R no futuro) - ☆Agrupando Dados com a função group_by e resumindo dados

Análise Exploratória de Dados

- Análise Exploratória de Dados com Dados de RH

Conteúdo de Aprendizado de Máquina (para aqueles interessados em aprendizado de máquina)

- Introdução ao Aprendizado de Máquina - ☆Introdução à Regressão Linear Simples e Regressão Linear Múltipla (Parte de Regressão Linear Simples) - Introdução à Regressão Linear Simples e Regressão Linear Múltipla (Parte de Regressão Linear Múltipla) - Exercício de Regressão Linear Múltipla - ☆Análise de Componentes Principais (Redução de Dimensionalidade) - ☆Análise de Cluster - Análise Discriminante - Regressão com Árvores de Decisão (Parte 1) - Regressão com Árvores de Decisão (Parte 2) - Regressão com Árvores de Decisão (Parte 3) - Regressão com Floresta Aleatória - Regressão com XGBoost - Classificação com Árvores de Decisão - Classificação com Floresta Aleatória - Classificação com XGBoost - Aprendizado de Máquina e Análise Exploratória de Dados (Parte 1) - Aprendizado de Máquina e Análise Exploratória de Dados (Parte 2) - Aprendizado de Máquina e Análise Exploratória de Dados (Parte 3) - Aprendizado de Máquina e Análise Exploratória de Dados (Parte 4) - Aprendizado de Máquina e Análise Exploratória de Dados (Parte 5) - Aprendizado de Máquina e Análise Exploratória de Dados (Parte 6)

Linguagem Python

- ☆Agregação e Visualização de Dados 1 - ☆Agregação e Visualização de Dados 2

Transformação de Dados

- ☆Agregação por Grupos - ☆Criação de Variáveis Dummy a partir de Variáveis Qualitativas Esperamos que, ao final deste curso, você tenha uma boa compreensão do que pode ser alcançado com R e Python em termos de análise e visualização de dados. Para estudantes, oferecemos contas de aprendizado gratuitas a partir de janeiro de 2018. Se você estiver interessado, entre em contato conosco pelo e-mail machine.learning.r@gmail.com com o assunto "Solicitação de Conta Udemy" e forneça seu nome e afiliação.

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Reembolso e garantias

O prazo de reembolso pode variar dependendo da forma de pagamento utilizada:

  • Cartão de Crédito: O estorno será realizado em até 7 dias úteis após a aprovação do reembolso, mas o crédito poderá aparecer na sua fatura em um prazo de 30 a 60 dias, conforme a política da operadora do cartão.
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Você pode solicitar a devolução de produtos físicos seguindo o passo a passo abaixo:

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