Curso de (I/O) com R: Formatos diferentes de entrada e saída

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  • Aprenda a desenvolver scripts em R para importação e exportação de dados
  • Saiba importar/exportar dados em JSON
  • Aprenda a importar/exportar dados em CSV
  • Use o R para importar/exportar dados de ferramentas SAS e SPSS
  • Saiba conectar o R ao banco de dados MySQL

Conteúdo Detalhado

  1. Lendo e escrevendo arquivos JSON

    • Lendo arquivos JSON (JSONLITE)
    • Lendo arquivos JSON (RJSONIO)
    • Encoding em arquivos JSON
    • Sintaxe de especificação
  2. Conversão de arquivos JSON

    • Convertendo JSON em dataframe
    • Escrevendo arquivos JSON
    • Parâmetro de Conversão
    • Comparando as libs RJSONIO e JSONLITE
    • Manutenção de Memória de Máquina
  3. Lidando com planilhas Excel

    • Lendo planilhas Excel
    • Encoding em planilhas Excel
    • Importando planilha Excel
    • StringAsFactor
    • Escrevendo planilhas Excel
    • Adicionando aba em planilha existente
  4. Trabalhando com arquivos SPSS/SAS

    • Lendo arquivos SPSS/SAS
    • Escrevendo arquivos SPSS/SAS
    • Verificação de Valores
  5. Leitura de arquivos CSV

    • Lendo arquivos com funções nativas do R
    • Lendo arquivos com data.table
    • Importação/Exportação de Dados
    • Encoding em arquivos CSV
    • Funções Nativas do R e fread
  6. Escrevendo arquivos CSV

    • Escrevendo arquivos com funções nativas
    • Escrevendo arquivos com pacote data.table
    • Escrevendo arquivos CSV
    • Comparando funções nativas do R e data.table
  7. Banco de Dados Relacional

    • Conectando R ao banco de dados
    • Lendo registros do BD
    • Unindo vários dataframes em um só
    • Banco de Dados Através do R

Primeira aula de (I/O) com R: Formatos diferentes de entrada e saída

Instrutores

  • Gabriel é analista de dados, instrutor e palestrante na área de ciência de dados. Formado em ciência da computação, atua com o desenvolvimento de modelos de machine learning, utiliza tecnologias como, R, Python, Elasticsearch, Kibana, D3.js e também possui experiência com Java, SQL, PL/SQL, banco de dados Oracle, Mysql, Postgree, HTML, CSS e JS.

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Público alvo

A todos que trabalham/estudam com diferentes fontes de dados e desejam ingressar na área de análise de dados.

Nível de Dificuldade

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