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Curso

R:

utilizando e manipulando estruturas para análises de dados

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

174

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Domine o uso de R para análise de dados
  • Entenda como manipular e organizar dados usando estruturas como data frames
  • Aprenda a gerar insights significativos para negócios
  • Desenvolva habilidades essenciais para uma carreira em Data Science

Público alvo_

Iniciantes em Data Science e na linguagem R que desejam desenvolver habilidades práticas na manipulação de estruturas de dados, como vetores e data frames, para análises robustas.

Afonso Augusto Rios

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Formado em Engenharia Elétrica, mas sempre com um pézinho 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.

Igor Nascimento Alves

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Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.

Curso atualizado em 25/09/2024

Ementa

  1. Importando e explorando os dados

    • Organizando dados com listas
    • Explorando a estrutura dos dados
  2. Alterando e indexando os dados

    • Filtragem de dados com Subset
    • Indexação de elementos em Data Frames
    • Manipulação de colunas e linhas em Data Frames
  3. Agregando dados e criando funções

    • Agregação de dados por produto
    • Agregando dados com tapply
    • Aplicação de funções com sapply
  4. Ordenando e filtrando os dados

    • Ordenação de dados de vendas
    • Filtragem de dados por condições
  5. Salvando e exibindo os dados

    • Visualizações de dados
    • Armazenagem de dados

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