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Análise e visualização de dados: ciência de dados com R

Resumo do curso

  • Saiba como fazer uma análise de dados de forma exploratória e investigativa, como entender e tomar decisões a partir dos dados.
  • Conheça as principais etapas de um projeto de análise de dados com a utilização do R Studio.
  • Aprenda a metodologia do Tidyverse (pacote do R para data science) que engloba uma coleção das ferramentas mais utilizadas pelos cientistas de dados.
  • Informe em os resultados: gere relatórios, indicadores de toda a análise realizada.

Público alvo

Interessados em ter uma introdução em ciência de dados utilizando R

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Última atualização

31/03/2020

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Instrutores

  • Bacharel e Mestre em Estatística pelo IME/USP. Tem MBA em Risco de Crédito pela Saint Paul/Moody´s Analytics/EUA e também é graduado em Sistemas de Informação pela Fatec/SP. Tem ampla experiência em projetos de consultoria analítica principalmente na área de crédito e CRM. Atuando em grandes empresas da área financeira, telecomunicações, bureaux de crédito e loyalty. Atualmente trabalha com modelagem , aplicando técnicas de Machine Learning, text miner, com dados estruturados e não estruturados.

Conteúdo Detalhado

  1. O projeto

    • Introdução
    • Preparando o ambiente
    • Descrição do projeto
    • Etapas do Projeto de Análise
    • Principais Etapas do Projeto
  2. Importando a base de dados

    • Entendimentos Iniciais
    • Importando a base de dados
    • Visualizando um dataframe
  3. Arrumando

    • Verificando Duplicidades da base
    • Selecionando Campos da Base
    • Filtrando a Base de Dados
    • Retirando duplicidades
    • Utilizando o comando Select
  4. Organizando

    • Organizando e Criando Novos Campos
    • Utilizando o Comando Pipe
    • Agrupando e Sumarizando Informações
    • Outras sumarizações
    • Utilizando comando mutate
  5. Relacionando tabelas

    • Relacionamento entre tabelas
  6. Descrevendo e visualizando

    • Análises iniciais
    • Visualizações Gráficas Inciais
    • Visualização Gráfica - Boxplot
    • Tratamento de pontos discrepantes
    • Resumo descritivo dos dados
    • Identificação de outliers

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