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!
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
Grade Curricular do Curso
Course consist of total 22h 31m of content, in total.
Seção 1: Conheça o Instrutor
Seção 2: Introdução à Ciência de Dados
Seção 3: Visão Geral do Currículo do Curso
Seção 4: Introdução ao R
Seção 5: Programação em R
Seção 6: Estrutura de dados no R
Seção 7: Importação e Exportação no R
Seção 8: Manipulação de dados
Seção 9: Visualização de dados
Seção 10: Introdução à estatística
Seção 11: Testando hipóteses
Seção 12: Testes de Hipóteses na Prática
Seção 13: Ferramentas do Machine Learning
Seção 14: Entendendo Business Cases
Seção 15: Pré-processamento de dados
Seção 16: Aprendizagem Supervisionada: Regressão
Seção 17: Visão geral sobre Classificação
Seção 18: Regressão Logística
Seção 19: Estudo K-NN
Seção 20: Estudo SVM
Seção 21: Naive Bayes
Seção 22: Árvore de Decisão
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