Name: Curso R: utilizando o Tidyverse e transformando dados com dplyr
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utilizando o Tidyverse e transformando dados com dplyr

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Para conclusão

213

Pessoas nesse curso

9.5

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Domine a manipulação e transformação de dados com dplyr
Identifique padrões de uso em datasets
Otimize estratégias de análise em projetos práticos de ciência de dados

Público alvo_

Analistas de dados, cientistas de dados, e profissionais de marketing que buscam aprimorar suas habilidades em análise de dados com R e dplyr.

Igor Nascimento Alves

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 31/10/2024

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Ementa

Conhecendo os dados
- Importar e visualizar dados
- Seleção e filtragem de dados
- Criar e modificar colunas com mutate
Organizando, combinando e filtrando Data frames
- Ordenar compras de passagens por data com arrange
- Unir dados de compras e vendas com left_join
- Renomear colunas
Aplicando técnicas de transformação de dados
- Contar o número de compras por cliente
- Criação de novas colunas e classificação
Entendendo o comportamento do cliente
- Diferença de milhas e previsão
- Filtragem e tratamento de valores ausentes
Impulsionando o crescimento com análise de clientes
- Classificar clientes com case_when e recode
- Transformar colunas em linhas com pivot_longer

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Conheça os planos

Este e mais 5 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
R para Data Science

8h
De curso

46
Atividades

Escola

Data Science

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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