Visualização da Dados Python e R: Data Science na Prática
O poder das principais ferramentas de Data Science do mercado
Description
As grandes empresas estão em busca de profissionais que saibam tratar e trabalhar dados, permitindo que novos insights sejam descobertos e aplicados ao seu negócio.
Para compreender dados é necessário visualizá-los. Neste curso, você aprenderá a criar gráficos e visualizações de dados fantásticas usando duas linguagens: Python e R.
Python é largamente utilizado na maioria das empresas de tecnologia, ele foi construído para permitir a criação de scripts na sua linguagem para geração de modelos de dados,modelos estes matemáticos e estatísticos de fácil interpretação e manipulação, permitindo que os resultados sejam exibidos assim que seus comandos sejam executados, é utilizado um interpretador Python para esta finalidade.
Com isso pretendemos levar o que há de mais interessante na área para que você aprenda a trabalhar com R e Python. O curso de R conta com um material próprio, apostila passo a passo para você aprender a ser um grande profissional da área.
Você entenderá os algoritmos e poderá praticar com suas bases de dados, seja arquivo texto ou banco de dados.
O nosso curso conta com diversos exercícios práticos e com assuntos que são vistos na maioria das grandes empresas.
Os professores são largamente conhecidos e estão disponíveis para atendimento das suas dúvidas pelo tempo que necessitar. Venha fazer parte desta equipe que não para de crescer.
What You Will Learn!
- Entendendo o R
- Primeiros passos com o R
- Objetos no R
- Tipos de objetos: Matrizes, Listas
- Identificação de valores faltantes e especiais
- Salvar uma workspace
- Acesso pelo R-studio
- Entendimento dos diferentes tipos de pacotes
- Trabalhando com leitura de arquivos externos
- Lendo um arquivo na web
- Selecionando dados
- Gráficos (análise de dados e apresentação)
- Tipos de gráficos: Histogramas, Ramo e Folha, Box-plot, Gráfico de dispersão,Gráfico de barras, Setores
- Variáveis qualitativas: Nominais e Ordinais
- Análise univariada e bivariada
- Teste de uma distribuição normal
- Comparação de duas médias
- Regressão linear simples
- Mineração de dados com o R
- Instalação do R-studio e R
- Vetores,Data frames,Funções
- Workspace do r(área de trabalho)
- Leitura de uma workspace
- Pacotes do R
- Uso dos comandos library, intall package,require
- Leitura através do R-studio
- Sumarizando dados
- Uso dos conectores lógicos
- Exportando gráficos
- Programação: Comando FOR, Criando funções pelo R-studio, Uso de Estatísticas
- Variáveis quantitativas: Discretas e Continuas
- Teste de hipóteses
- Teste chi-quadrado para aderência
- Comparação de médias múltiplas pelo teste de Tukey
- Regressão linear múltipla
- Uso do Google Vis ( biblioteca gráfica do Google)
- Desenvolver programas usando a linguagem Python
- Manipular estruturas condicionais
- Mineração de arquivos com Python
- Manipular estruturas de repetição
- Realizar operações matemáticas usando Python
- Manipular strings
- Realizar operações lógicas
- Python
- Visualizar de dados com Python
- Conhecer a biblioteca MATPLOTLIB PYPLOT
- Construir gráficos de linhas, barras, dispersão e boxplot
Who Should Attend!
- Estudantes, Profissionais da área de dados, Estatísticos
- Programadores Python interessados em aperfeiçoar seus conhecimentos