O curso de formação em programação R tem como objetivo proporcionar uma formação de qualidade que abranja sólidos conhecimentos fundamentais de conceitos básicos com uma abordagem prática. Tal exposição a casos e cenários atuais de utilização da indústria ajudará os estudantes a alargar as suas competências e a realizar projetos em tempo real com as melhores práticas.
Destinado a
- Este curso de programação R é adequado para programadores que procuram aprender análises preditivas, grandes dados e aprendizagem de máquinas. Além disso, os candidatos que queiram trabalhar como cientistas de dados e profissionais de aprendizagem de máquinas podem inscrever-se para esta formação.
Duração
30 horas
Modalidades
- No local
- Virtual live através de plataformas digitais
- No local
Inclui
- 32 horas de formação
- Instrutores certificados
- Manual do Participante
- Comprovativo de participação
Agenda
- Introdução aos processos
- Características do processo
- Empresas orientadas para o processo
- Exercício
- Laço “enquanto” laço
- Introdução aos processos
- “Em loop
- Declaração “SIM”.
- Introdução aos objectos
- Criar um objecto
- Regras de coerção
- Funções e argumentos
- Criar uma função em R
- Funções de formatação e impressão
- Função colar
- Terrível
- Substituição e Manipulações
- Introdução aos vectores
- Reciclagem vectorial
- Criar e nomear um vector
- Cálculo e comparação dos ganhos totais
- Criar uma matriz
- Indexação do elemento de um Array
- Cortar uma matriz
- Matriz aritmética
- Operações de Matriz
- Liza
- Introdução aos quadros de dados
- Criação de um quadro de dados
- Importação e exportação de dados
- Importação de um CSV
- Corte e indexação de uma moldura de dados
- Operações de enquadramento de dados
- Transformações de dados com R através do pacote Dplyr
- Amostragem de dados
- Operador de condutas
- Dados de encomenda: recolher (), juntar (), separar () e distribuir ()
- Introdução à visualização de dados
- Introdução ao ggplot2
- Construção de um histograma e gráfico de barras com ggplot2
- Construção de uma parcela de dispersão através do ggplot2
- Sequências
- Repete-se
- Classificar e classificar
- Diferenciar entre população e amostra
- Obliquidade
- Média, mediana e modo
- Correlação e Covariância
- Intervalos de confiança e desvio padrão
- Teste de hipotese
- Erros de Tipo I e Tipo II
- teste médio
- p-valor
- Comparando dois meios de comunicação
- Modelo de regressão linear
- Diferenciar entre regressão e correlação
- Representação geométrica
- Fazendo uma regressão
- Interpretação da tabela de regressão
- R-squared
