Linguagem R + WEKA na veia: Analytics de verdade
Venha conhecer a área de Data Science com WEKA e R
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Oct 2024
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What you will learn
Entendendo o R
Primeiros passos com o R
Objetos no R
Tipos de objetos
Matrizes
Listas
Identificação de valores faltantes e especiais
Salvar uma workspace
Acesso pelo R-studio
Entendimento dos diferentes tipos de pacotes
Trabalhando com leitura de arquivos externos
Lendo um arquivo na web
Selecionando dados
Gráficos (análise de dados e apresentação)
Tipos de gráficos: Histogramas, Ramo e Folha, Box-plot, Gráfico de dispersão,Gráfico de barras, Setores
Variáveis qualitativas: Nominais e Ordinais
Análise univariada e bivariada
Teste de uma distribuição normal
Comparação de duas médias
Regressão linear simples
Mineração de dados com o R
Instalação do R-studio e R
Uso do help
Vetores
Data frames
Funções
Workspace do r(área de trabalho)
Leitura de uma workspace
Pacotes do R
Uso dos comandos library, intall package,require
Leitura através do R-studio
Sumarizando dados
Uso dos conectores lógicos
Exportando gráficos
Programação: Comando FOR, Criando funções pelo R-studio, Uso de Estatísticas,
Variáveis quantitativas: Discretas e Continuas
Teste de hipóteses
Teste chi-quadrado para aderência
Comparação de médias múltiplas pelo teste de Tukey
Regressão linear múltipla
Uso do Google Vis ( biblioteca gráfica do Google)
Contexto da Mineração de Dados - Descoberta de conhecimento em banco de dados, Aplicações práticas
Entender o impacto da mineração de dados, Quais são os dados de entrada e saída na Mineração de Dados
Aprender as técnicas de Mineração de Dados (Conceitos Básicos, Aprendizado de Máquina)
Trabalhar com as técnicas: CLASSIFICAÇÃO, INDUÇÃO DE REGRAS, REGRAS DE ASSOCIAÇÃO, AGRUPAMENTO(CLUSTER) , REDES NEURAIS
Utilizar os algoritmos: ÁRVORES DE DECISÃO, APRIORI, KMEANS,ETC
Aprendizado Bayesiano (Operacionalização do conhecimento minerado e sua interpretação);
Validação do conhecimento descoberto;
Aprendendo a utilizar o WEKA: uma ferramenta Java para Classificação, Associação, Clustering e Previsão;
Explanação de Interfaces Visuais para interpretação e divulgação do conhecimento (Mineração Visual);
Entendimento e apresentação sobre MINERAÇÃO VISUAL- uso da biblioteca D3js
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7/29/2019
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11/23/2019
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