Visualização da Dados Python e R: Data Science na Prática
O poder das principais ferramentas de Data Science do mercado
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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
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)
Desenvolver programas usando a linguagem Python
Manipular estruturas condicionais
Mineração de arquivos com Python
Manipular estruturas de repetição
Realizar operações matemáticas usando Python
Manipular strings
Realizar operações lógicas
Python
Visualizar de dados com Python
Conhecer a biblioteca MATPLOTLIB PYPLOT
Construir gráficos de linhas, barras, dispersão e boxplot
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8/7/2019
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11/21/2019
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