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Curso

R para Data Science:

aplicando Data Visualization com ggplot2

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

188

Pessoas nesse curso

9.5

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a trabalhar com o pacote ggplot2 para a construção de visuais exploratórios e explanatórios de acordo com seu público
  • Conheça os principais tipos de visualização para análise de dados
  • Diferencie gráficos voltados à exploração de dados e gráficos voltados à informação e persuasão do seu público
  • Compreenda a estrutura de camadas de um visual no ggplot2
  • Saiba como realizar filtros, tratamento e selecionar dados adequados para a construção do visual desejado
  • Avalie os visuais produzidos buscando por insights e informações relevantes para o público
  • Aprenda a criar visualizações de dados eficazes e esteticamente agradáveis em R
  • Aprenda a customizar visualizações e relatórios para a apresentação ao seu público

Público alvo_

Pessoas interessadas em analisar os dados de forma visual e em utilizar diversos recursos de visualização de dados, como a geração de gráficos personalizados em R com o pacote ggplot2.

Afonso Augusto Rios

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Formado em Engenharia Elétrica e com projetos na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.

Curso atualizado em 28/01/2025

Ementa

  1. Conhecendo os dados

    • Obtendo os dados
    • Tratando os dados
    • Construindo nosso primeiro visual
  2. Explorando dados dos clientes

    • Distribuindo dados de uma única variável
    • Distribuindo dados por categoria
    • Compondo dados
  3. Explorando dados das vendas

    • Comparando dados e ajustando eixos
    • Representando dados temporais
    • Combinando visuais
    • Agrupando e empilhando dados
  4. Personalizando os visuais

    • Definindo o tema dos visuais
    • Ajustando rótulos e labels
    • Adicionando labels no visual
  5. Concluindo o projeto

    • Adicionando anotações no visual
    • Salvando os visuais

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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