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120 Lições
Iniciante

O que você vai aprender?

  • Irá aprender porquê e como usar R para ciência de dados e machine learning
  • Irá receber conselhos e dicas para a sua carreira de cientista de dados.
  • YIrá trabalhar em estudos de caso práticos para entender os fundamentos da programação em R
  • Irá ser capaz de usar os principais recursos e pacotes do R

Grade Curricular do Curso

22h 31m
Seção 1: Conheça o Instrutor
02:33
Seção 2: Introdução à Ciência de Dados
56:59
Introdução ao cientista de dados
12:31
Como mudar sua carreira para ML parte 1
14:56
Como mudar sua carreira para ML parte 2
03:31
Seção 3: Visão Geral do Currículo do Curso
22:41
Visão Geral do Currículo do Curso
22:41
Seção 4: Introdução ao R
26:15
Introdução ao R
15:07
Configurando R
11:08
Seção 5: Programação em R
55:14
Operadores no R
13:45
Declaração de Condicional e Loop no R
12:02
Programação em R - Funções no R #1
13:20
Programação em R - Funções no R #2
10:10
Programação em R - Funções no R #3
05:57
Seção 6: Estrutura de dados no R
49:23
Uma introdução da estrutura de dados no R + Vector
11:13
Matriz, Array e Data Frame
14:37
Um aprofundamento sobre Data Frame no R
13:02
Factor
04:12
Estrutura de dados no R - Lista
06:19
Seção 7: Importação e Exportação no R
32:16
Importar dados CSV no R
09:26
Importar dados em texto no R
03:19
Importar Excel, Dados da Web no R
12:47
Exportar dados no R - Texto Exportar dados no R
02:37
Exportar dados no R - CSV e Excel
04:07
Seção 8: Manipulação de dados
1:33:49
Manipulação de dados - Aplicar Funções
13:15
Manipulação de dados - selecionar
11:46
Manipulação de dados - modificar
14:28
Manipulação de dados - filtro
14:11
Manipulação de dados - organizar
09:38
Manipulação de dados - Operador Pipe
08:30
Manipulação de dados - group by
11:26
Manipulação de dados - Data
10:35
Seção 9: Visualização de dados
2:10:04
Introdução à Visualização de dados & Gráfico de Dispersão
12:01
Visualização de dados - mfrow
07:37
Visualização de dados - pch
12:30
Visualização de dados - cor
01:19
Visualização de dados - Gráfico de linha
03:21
Visualização de dados - Gráfico de Colunas
07:05
Visualização de dados - Gráfico de pizza
06:43
Visualização de dados - Histograma
07:06
Visualização de dados - Diagrama de Densidade
02:26
Visualização de dados - Diagrama de Caixa
05:01
Visualização de dados - Gráficos de Mosaico e Mapas de Calor
07:59
Visualização de dados - Gráfico 3D
10:39
Gráfico de Correlação e Nuvem de Palavras
09:02
Visualização de dados - ggplot2 Part 1
14:03
Visualização de dados - ggplot2 Part 2
08:08
Visualização de dados - ggplot2 Part 3
15:04
Seção 10: Introdução à estatística
2:02:57
Introdução à estatística Parte 1
13:25
Introdução à estatística Parte 2
08:53
Introdução à estatística Parte 3
14:55
Introdução à estatística Parte 4
04:15
Introdução à estatística Parte 5
15:10
Introdução à estatística Parte 6
08:21
Introdução à estatística Parte 7
15:04
Introdução à estatística Parte 8
10:45
Introdução à estatística Parte 9
10:24
Introdução à estatística Parte 10
14:34
Introdução à estatística Parte 11
07:11
Seção 11: Testando hipóteses
41:58
Testando hipóteses Parte 1
10:08
Testando hipóteses Parte 2
11:28
Testando hipóteses Parte 3
14:21
Testando hipóteses Parte 4
06:01
Seção 12: Testes de Hipóteses na Prática
2:14:01
Testes de Hipóteses na Prática Parte 1
15:04
Testes de Hipóteses na Prática Parte 2
09:36
Testes de Hipóteses na Prática Parte 3
14:16
Testes de Hipóteses na Prática Parte 4
12:36
Testes de Hipóteses na Prática Parte 5
10:29
Testes de Hipóteses na Prática Parte 6
13:46
Chi Square Parte 1
11:19
Chi Square Parte 2
14:57
ANOVA Parte 1
12:30
ANOVA Parte 2
14:20
O que falamos até agora?
05:08
Seção 13: Ferramentas do Machine Learning
26:31
Ferramentas do Machine Learning Parte 1
14:00
Ferramentas do Machine Learning Parte 2
12:31
Seção 14: Entendendo Business Cases
12:51
Entendendo Business Cases
12:51
Seção 15: Pré-processamento de dados
1:24:14
Pré-processamento de dados parte 1
14:45
Pré-processamento de dados parte 2
14:29
Pré-processamento de dados parte 3
10:25
Pré-processamento de dados parte 4
09:39
Pré-processamento de dados parte 5
12:33
Pré-processamento de dados parte 6
07:19
Pré-processamento de dados parte 7
15:04
Seção 16: Aprendizagem Supervisionada: Regressão
3:06:14
Regressão linear parte 1
11:47
Regressão linear parte 2
14:23
Regressão linear parte 3
20:21
Regressão linear parte 4
19:02
Regressão linear parte 5
25:00
Regressão linear parte 6
15:02
Regressão linear parte 7 - Correlação Parte 1
14:31
Regressão linear parte 7 - Correlação Parte 2
13:44
Regressão linear parte 8 - Regressão Stepwise
12:52
Regressão linear parte 9 - Regressão Stepwise
16:03
Regressão linear parte 10 - Variável Fictícia
12:34
Regressão linear parte 11 - Não-Linear
10:55
Seção 17: Visão geral sobre Classificação
13:29
Visão geral sobre Classificação
13:29
Seção 18: Regressão Logística
1:11:26
Intuição da Regressão Logística
14:04
Implementação do Código R Parte 1
05:09
Implementação do Código R Parte 2
10:37
Avaliação do Modelo
12:28
Estudo de caso - taxa de atrição nas telecomunicações
22:27
Resumo
06:41
Seção 19: Estudo K-NN
40:13
Intuição K-NN
13:26
Implementação do Código R - K-NN
12:48
Estudo de Caso K-NN
13:59
Seção 20: Estudo SVM
45:18
SVM - Intuição
08:44
SVM - Implementação do Código R
08:22
SVM - Ajuste do modelo
09:00
SVM - Estudo de caso de telecomunicações
07:56
SVM - Caso não separável, prós e contras
07:27
SVM Resumo do Capítulo
03:49
Seção 21: Naive Bayes
36:46
Naive Bayes - Intuição
19:56
Naive Bayes - Implementação do Código R
08:25
Naive Bayes - Estudo de Caso
08:25
Seção 22: Árvore de Decisão
1:06:18
Árvore de Decisão - Intuição
14:54
Árvore de Decisão - como funciona
07:40
Árvore de Decisão - Implementação do Código R
13:44
Árvore de Decisão - Poda
15:36
Árvore de Decisão - Estudo de caso
14:24

Descrição

Requisitos

  • Nenhum conhecimento prévio exigido.
  • O software e os dados para esse curso são fornecidos de forma gratuita

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