Formações Data Science R para Data Science

Formação R para Data Science

Desenvolva habilidades em Data Science utilizando R, uma das linguagens mais famosas de ciência de dados e estatística, explorando os fundamentos e técnicas essenciais para a análise dos dados.

* Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science

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Conheça a formação R para Data Science

A formação em R para Data Science da Alura é um guia de estudos detalhado, ideal para quem quer aprender sobre uma das áreas mais demandadas nos últimos anos. Cada etapa do processo foi cuidadosamente planejada pela nossa equipe, garantindo que, ao final da formação, você terá desenvolvido as habilidades necessárias para enfrentar diversos desafios na Ciência de Dados.

Por que aprender R?

R é uma linguagem de código aberto e especializada, muito reconhecida por sua eficácia em projetos de Data Science. Com uma sintaxe otimizada para análise estatística e visualização de dados, R se destaca pela sua extensa coleção de pacotes dedicados a cada etapa do processo analítico. Desde a importação e limpeza inicial dos dados até a modelagem estatística e visualizações, R oferece uma série de ferramentas e uma comunidade ativa de desenvolvedores que continuamente expandem suas capacidades, sendo ideal para profissionais que queiram dominar a Ciência de Dados.

O que você aprenderá

Na Formação R para Data Science da Alura, você irá explorar R, uma linguagem muito adotada na análise de dados. Você irá explorar o R Basic e Tidyverse, incluindo pacotes como dplyr e ggplot2, dominando técnicas essenciais desde a importação e manipulação de dados até a visualização e análises estatísticas dos dados.

Com projetos práticos em diversas áreas, esta formação foi cuidadosamente elaborada para capacitar você a enfrentar desafios reais de Ciência de Dados, preparando-o para uma carreira nesta área em expansão.

Se você está com dúvida de qual sequência seguir nas formações de Data Science, sugerimos que comece seus estudos pela formação R para Data Science e em seguida faça a formação de Data Science.

Por que estudar esta formação?

Guia de aprendizado
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
Do básico ao avançado
Formação completa para o mercado
Você dentro do mercado
Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

Marcelo Cruz
Sou formado em Ciência da Computação pela UNIR. Atualmente, sou Instrutor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.
Marcelo Cruz
Sou formado em Ciência da Computação pela UNIR. Atualmente, sou Instrutor na Escola de Dados. Gosto muito de aprender e compartilhar conhecimento. Apaixonado por Python e Dados.
Afonso Augusto Rios
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.
Afonso Augusto Rios
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
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.
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.
Beatriz Magalhães
Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.
Beatriz Magalhães
Beatriz é formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Faz parte do time de instrutores na escola de Data Science, tem focado seus estudos na área de banco de dados, SQL e Business Intelligence e ama explorar diferentes softwares de visualização de dados. É muito curiosa e adora aprender coisas novas e compartilhar com outras pessoas.
Danielle Oliveira
Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.
Danielle Oliveira
Danielle é formada em Sistemas de Informação. Fez parte do Scuba Team. Atualmente é instrutora de Data Science, nas áreas de Banco de dados, Business Intelligence e NoSQL. É apaixonada por livros, música e tecnologia.
Ana Duarte
Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.
Ana Duarte
Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

Passo a passo

1 Fundamentos e aplicações
No primeiro passo da formação em R para Data Science, você vai embarcar na jornada de conhecer a linguagem R, uma das mais utilizadas para análise de dados e estatística.
Primeiro, você descobrirá o que é o R e por que ele se tornou uma ferramenta indispensável para cientistas de dados. Em seguida, explorará os diferentes ambientes de desenvolvimento que podem ser usados para trabalhar com R, entendendo as vantagens e particularidades de cada um.
A partir daí, você se aprofundará no aprendizado da linguagem R com um curso introdutório que cobrirá desde os conceitos básicos até a manipulação de estruturas de dados. Além disso, aprenderá a trabalhar eficientemente com diferentes tipos de dados, dominando as técnicas essenciais para análise e visualização de dados.
Por fim, você terá acesso a exemplos práticos de códigos em R utilizando Quarto, uma ferramenta que permite combinar texto, código e visualizações em um único documento. Isso permitirá que você veja na prática como R pode ser utilizado para resolver problemas reais e comunicar seus resultados de forma clara e eficiente.
- Alura+ R para Análise de Dados: descubra suas possibilidades
- Artigo Ambientes no R: conheça seus principais ambientes de desenvolvimento | Alura
- Curso R para Data Science: conhecendo a linguagem
  08h
- Curso R: utilizando e manipulando estruturas para análises de dados
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- Artigo Quarto: conheça suas principais características e funcionalidades | Alura
2 Limpeza e tratamento de dados
No segundo passo da formação em R para Data Science, você mergulhará no universo do Tidyverse, uma coleção de pacotes que torna o trabalho com dados em R mais eficiente e intuitivo.
Primeiramente, você explorará o Tidyverse e entenderá como essa coleção de pacotes pode simplificar e potencializar suas análises de dados. Em seguida, aprenderá a utilizar o Tidyverse para manipular diferentes formatos de dados, desde tabelas até arquivos, garantindo que você esteja preparado para lidar com qualquer tipo de informação.
Em seguida, você aprofundará suas habilidades com o dplyr, um dos pacotes mais completos do Tidyverse para transformação de dados. Você aprenderá a aplicar uma variedade de funções para filtrar, selecionar, agrupar e resumir dados, tornando suas análises mais rápidas e eficientes.
Por fim, você descobrirá onde encontrar e compartilhar pacotes R, explorando repositórios como CRAN, R Forge e GitHub. Isso permitirá que você amplie suas capacidades com R, utilizando pacotes desenvolvidos pela comunidade e contribuindo com seus próprios pacotes.
- Artigo Tidyverse: o que é, como usá-lo e benefícios | Alura
- Curso R: utilizando o Tidyverse para diferentes formatos de dados
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- Curso R: utilizando o Tidyverse e transformando dados com dplyr
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- Artigo CRAN, R forge e GitHub: onde encontrar meu pacote R? | Alura
3 Analisando dados
No terceiro passo da formação em R para Data Science, você irá aprofundar seus conhecimentos em análise de dados, focando em análise descritiva e visualização de dados, duas habilidades essenciais para qualquer cientista de dados.
Primeiro, você começará com um curso de análise descritiva em R. Nesse curso, aprenderá a descrever e resumir conjuntos de dados utilizando diversas técnicas estatísticas. Compreender como interpretar e apresentar dados de forma clara é fundamental para identificar padrões e insights valiosos.
Em seguida, você mergulhará na visualização de dados com o ggplot2, uma das principais bibliotecas para criar e customizar gráficos em R. No curso, você aprenderá a criar visualizações que comunicam informações de maneira intuitiva e acessível. Isso permitirá que você apresente seus resultados de forma visualmente atraente e persuasiva.
Por fim, você explorará as diversas aplicações práticas do R em um artigo dedicado ao tema. Esse artigo irá mostrar como o R pode ser aplicado em diferentes ambientes e áreas de pesquisa, ilustrando a versatilidade e o poder dessa linguagem em resolver problemas do mundo real.
- Curso R: aplicando a análise descritiva com R
  08h
- Curso R para Data Science: aplicando Data Visualization com ggplot2
  08h
- Artigo Aplicações do R: exemplos práticos e casos reais | Alura