Análise Gráfica e Machine Learning com Orange e R GGPLOT2
Machine Learning e análise gráfica de alta relevância no estudo de seus dados
Description
O treinamento "Análise Gráfica e Machine Learning com Orange e R GGPLOT2" é uma oportunidade empolgante para aprimorar suas habilidades na criação de visualizações gráficas impactantes e explorar o poder do Machine Learning utilizando as ferramentas Orange e R ggplot2. Durante o curso, você terá a chance de mergulhar em técnicas avançadas de visualização de dados e aprender a aplicar algoritmos de Machine Learning para obter insights valiosos.
Ao longo do treinamento, você será conduzido por especialistas experientes, que irão compartilhar seu conhecimento profundo e prático sobre análise gráfica e Machine Learning. Eles apresentarão as principais técnicas de visualização de dados, incluindo gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de barras e muito mais. Além disso, você aprenderá como utilizar a linguagem de programação R e a plataforma Orange para criar visualizações interativas e esteticamente atraentes.
Uma parte crucial do treinamento é o foco em Machine Learning. Você explorará uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais e clustering. Com o Orange e o R ggplot2, você será capaz de aplicar esses algoritmos a conjuntos de dados reais, analisar padrões, fazer previsões e tomar decisões fundamentadas com base nos resultados obtidos.
Durante as sessões práticas, você terá a oportunidade de aplicar seus conhecimentos em projetos e exercícios hands-on. Trabalhando com conjuntos de dados reais, você desenvolverá habilidades práticas para pré-processar dados, selecionar recursos relevantes, treinar modelos de Machine Learning e avaliar sua eficácia por meio de métricas de desempenho adequadas.
Ao concluir o treinamento "Análise Gráfica e Machine Learning com Orange e R GGPLOT2", você estará equipado com habilidades essenciais para explorar e visualizar dados de forma significativa, bem como aplicar algoritmos de Machine Learning para resolver problemas complexos. Você será capaz de comunicar suas descobertas de maneira clara e convincente, auxiliando na tomada de decisões informadas em sua área de atuação.
Não perca a oportunidade de aprimorar suas habilidades em análise gráfica e Machine Learning com o Orange e o R ggplot2. Inscreva-se neste treinamento e mergulhe em um mundo de descobertas e possibilidades. Prepare-se para criar visualizações impactantes e utilizar o poder do Machine Learning para impulsionar seu sucesso profissional.
What You Will Learn!
- Exploração de Dados
- Visualização de Dados
- Machine Learning
- Agrupamento, descoberta de grupos em dados
- Classificação e modelagem preditiva
- Algoritmos de Mineração
- Análise Estatística
- Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table
- Trabalhando Widget: Feature Statistics, Data Sample
- Trabalhando com Widget: Paint Data
- Trabalhando com Widget: Outliers ,Scatter Plot
- Trabalhando com: Create Class
- Trabalhando com: Select By data index
- Trabalhando com: Edit Domain
- Trabalhando com: Freeviz
- Trabalhando com: Árvore de Decisão
- Trabalhando com: Cluster - Imagens
- Trabalhando com: Correlação
- Trabalhando com: Cluster – K-means
- Trabalhando com: Cluster - Imagens
- Trabalhando com Widget Predictions (realizando previsões)
- Trabalhando com Widget Confusion Matrix (analisando matriz de score)
- Trabalhando com Widget Test and Score (avaliando modelos)
- Criando um modelo estatístico
- Estimando pelo modelo estatístico
- Salvando modelos estatísticos em python e executando em bases de teste para previsões
- Trabalhando com o algoritmo de associação APRIORI
- Trabalhando com Widget MDS
- Trabalhando com Widget Mosaic Display
- Trabalhando Widget CN2 Rules
- Trabalhando Widget Box Plot
- Criando modelos por Redes Neurais
- Definição sobre a construção de gráficos e infográficos
- Uso do R Studio Packages
- Uso do R graph gallery
- Uso do R package GGPLOT2
- Trabalhando no R Studio Cloud
- Visualizando dados no GGPLOT2
- Camadas gráficas geom()
- Componente ggplot e suas camadas
- mapping, aes, dentre outros componentes
- Tipos de formas geométricas
- geom_point, geom_boxplot, geom_histogram
- geom_bar, geom_hline,geom_abline
- geom_violin,geom_tile,geom_area,geom_segment
- grid arrange - união de gráficos, geração de infográficos
- Utilizando GGPLOT2 e DPLYR
- Gráficos Diferenciados: Connect scatterplot, 2d Density Plot, Wordcloud, Lollipop
- Gráficos Diferenciados: Treemap, Donut, Setores(pizza). Dedograma,Circular Packing
- Interações nos gráficos com PLOTLY
- geom_polygon, geom_text,geom_rect,geom_label
Who Should Attend!
- Estudantes e profissionais de BI, Estatística, Computação, Informática, Gestores de Empresas (RH, Administração, Economia, dentre outros)