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Curso ciência de dados: Aprenda a programação em R e avance a sua carreira em 2019

Um curso de ciência de dados prático e acessível que irá ajudá-lo a ganhar as habilidades necessárias para iniciar uma carreira de cientista de dados.

425 enrolled

$9.00 $199.00

Limited time offer.

assistindo agora

30 Alunos

Descrição

Você é uma daquelas pessoas que vive indecisa a respeito de qual linguagem de programação aprender e qual o curso ciência de dados fazer? Já ouviu por aí que aprender programação em R é uma excelente escolha para ciência de dados mas mesmo assim aquela dúvida continua? Bom realmente no mundo da ciência de dados, o R está se tornando cada vez mais popular e não é nada acidental. Manipulação de dados, visualização de dados e machine learning são a base da construção de R, e o seu ecossistema de pacotes permite que faça coisas incríveis que podem ser muito mais complicadas usando outras linguagens de programação. Especialmente na visualização de dados.

O valor de se inscrever num curso ciência de dados hoje

Se você verificou recentemente ofertas de emprego, deve ter notado a crescente demanda de cientistas de dados. E essa é uma tendência global. Nos próximos 3 anos, mais de 10 milhões de novas vagas de empregos estarão disponíveis para aqueles que separarem um pouco do seu tempo para aprender com um curso ciência de dados. Se você quiser garantir um emprego por um longo tempo, e também ganhar um salário alto, invista seu tempo para aprender a programação em R.

Eu espero que este curso ciência de dados guie você através dos conceitos básicos do R. Neste curso, você aprenderá ciência de dados comigo, um tutor nativo de R, trabalhando em quatro projetos e explorando oito estudos de caso. Estes projetos irão ajudá-lo com um rápido progresso em aprender ciência de dados a partir do zero. R é comumente conhecido por ser um pouco desafiador para aprender, mas eu estarei lá para levá-lo do básico até se sentir confiante.

Exemplos realistas ajudarão a responder "como" e "por quê" as pessoas usam a programação em R para ciência de dados. Neste curso ciência de dados de mais de 30 horas, poderá usar um vasto material de estudo, bem como modelos de código, para que você possa praticar com mais facilidade e economizar seu tempo.

Benefícios do curso

Ao aprender com este curso, começarei com os fundamentos de como a ciência de dados, o machine learning e a inteligência artificial são benéficos no mundo moderno.
Explicarei o valor da sua decisão de aprender ciência de dados e irei compartilhar minha experiência e dicas sobre mudança de carreira em ciência de dados.
Irei me certificar de que entendeu de forma clara os fundamentos de importação / exportação de dados com R.
Também verá os benefícios do pacote dplyr para facilitar a manipulação de dados e verá por que o ggplot2 é adequado para a visualização de dados.
Exploraremos coisas como visualização de dados, manipulação de dados, declarações condicionais de R.

Esses pontos são apenas a ponta do iceberg do curso ciência de dados. Vamos ligar nosso submarino amarelo e vamos explorar o R em águas ainda mais profundas.

Google, Facebook, Twitter, AirBnB, Uber e outros usam R para fins específicos

Sim, sei que não há uma única linguagem de programação que atenda a toda e qualquer necessidade que possa surgir. Mas isso é como tudo na vida. Só posso dizer que o Google explora usa o R para avaliar a eficácia de um anúncio e para fazer previsões econômicas. Facebook usa R para análise de comportamento do usuário. A equipe do Twitter também faz visualização de dados com o R. Microsoft, AirBnB, Uber e outros grandes nomes também estão contratando cientistas de dados competentes em R, então parece uma boa idéia fazer um curso de ciência de dados em 2019 e aprender programação com R. Confie em mim para orientá-lo no aprendizado da ciência de dados do zero.

Nos vemos daqui a pouco!

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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

Requisitos

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

NFT Certificate

121 Lições

Iniciante

English

4.6 Avaliação

+100 XP

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Grade Curricular do Curso

Course consist of total 22h 31m of content, in total.

Seção 1: Conheça o Instrutor

02:40

Introdução ao treinamento

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Seção 2: Introdução à Ciência de Dados

56:59

Introdução ao Business Analytics

Introdução ao Machine Learning

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

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