O objetivo deste curso é apresentar os conceitos essenciais de programação em R para Ciência de Dados. A partir de exemplos reais de análise de dados, apresentaremos as principais maneiras de usar R para importação, manipulação e visualização de dados. Para te dar ainda mais ferramentas, no final do curso também vamos mostrar como utilizar o R para criar relatórios em PDF, HTML e Word.
21 horas de aula divididas entre teoria e prática.
Importar e empilhar centenas de bases em poucos segundos.
Fazer diversas operações de manipulação de base de dados, como selecionar, criar e modificar colunas, ordenar e filtrar linhas, criar agregações e juntar duas bases.
Construir gráficos de pontos (dispersão), linhas (séries temporais), barras e histogramas.
Produzir relatórios estatísticos automáticos e reprodutíveis.
Ementa:
Você sairá desse curso apta(o) a:Ementa do Curso:
Este curso cobre os seguinte conteúdos ao longo de aulas online e ao vivo, intercalando prática e teoria:
Fundamentos de R para Ciência de Dados
Ambientação ao R e ao RStudio
Objetos e vetores
Tipos de variáveis: números, caracteres, lógicos e data frames
Funções e instalação de pacotes
Pipelines de dados usando o operador |>
Importação de bases
Importando arquivos de texto: .csv e .txt
Importando arquivos excel: .xls e .xlsx
Conexão com bancos de dados: Introdução ao SQL
Manipulação de bases de dados (o pacote dplyr)
Selecionando colunas
Filtrando e ordenando linhas
Modificando e criando colunas
Criando sumarizações
Juntando duas bases
Gráficos (o pacote ggplot2)
Gráficos de pontos (dispersão)
Gráficos de linhas (séries temporais)
Gráficos de barras
Histogramas e densidades
Customizando gráficos
Relatórios em R Markdown
Introdução ao R Markdown
Construindo relatórios em HTML, PDF e Word
O que vou receber?
Acesso à plataforma
As aulas e todos os materiais do curso serão disponibilizados pela nossa plataforma.
Curso 100% on-line
As aulas são ao vivo, mas ficam gravadas e a disposição por 1 ano.
Certificado de conclusão
Entrega por e-mail após a conclusão do curso.
Ministrado em português.
Consulta as nossas sugestões de pré-requisitos abaixo.
Como será o curso?
Aulas online, em tempo real, com um(a) professor(a) e um(a) monitor(a).
Diversos exercícios “para casa” para praticar e tirar dúvidas.
Projeto de análise de dados para aplicar o conteúdo aprendido.
Gravação das aulas disponíveis por pelo menos 1 ano.
Pré-requisitos
Interesse por Ciência de Dados.
Noções de sistemas operacionais (Linux, Mac ou Windows).
Conhecimentos básicos de computação: criação de arquivos e pastas, instalação de programas, navegação na internet.
Uma conta de e-mail Google para acessar o Google Classroom.
Bacharel e mestrando em Estatística pelo IME-USP. Foi Diretor-técnico da Associação Brasileira de Jurimetria. Usa R para tudo, mas tem interesse especial em web scraping, visualização de dados e modelagem bayesiana.
Julio Trecenti
Faxineiro de dados. Doutorando em Estatística pelo IME-USP. Secretário-geral da Assoc. Brasileira de Jurimetria (ABJ). Conselheiro do CONFE. Trabalha com web scraping, arrumação de dados, construção de modelos preditivos, APIs e dashboards em Shiny.
Daniel Falbel
Bacharel em Estatística pelo IME. Engenheiro de software na RStudio. Trabalha diariamente com R há mais de 6 anos. É interessado por tudo que tem a ver com R, Machine Learning e Estatística.
Athos Damiani
Bacharel em Estatística pelo IME-USP e mestrando em IA pela Poli-USP. Trabalhou com modelos preditivos, web scraping e visualização/dashboards para ABJ, IBOPE, ClearSale, EDP e Itaú. Se interessa por tudo ligado ao R e à Estatística.
William de Amorim
Doutor em Estatística pelo IME-USP com projeto de pesquisa na área de poluição do ar. Trabalhando diaramente com análise de dados e programação em R. Escritor nas horas vagas.
Beatriz Milz
Doutoranda em Ciência Ambiental no IEE-USP. É co-organizadora da comunidade R-Ladies São Paulo, e instrutora da Carpentries. Usa o R no dia-a-dia, e se interessa no uso de R para pesquisa reprodutível.
Caio Lente
Mestrando em Ciência da Computação no IME-USP e cientista de dados na Terranova Consultoria. Programador desde os 15 anos, começou a se apaixonar pelo R em 2016 e agora não fala em outra coisa. Metido a designer, maníaco da organização e metade texano.
Perguntas frequentes - FAQ
Sim, você receberá o certificado ao final do curso (sujeito à entrega de atividades solicitadas durante as aulas). Nele constará o nome do curso cumprido e a carga horária específica delimitada na página do curso. O certificado é individual e terá o mesmo nome que você utilizou na compra.
Sim, as aulas ao vivo acontecem no horário de cada curso e também são gravadas e disponibilizadas para as pessoas inscritas por pelo menos 1 ano.
Após a confirmação da compra, você receberá um e-mail de nossa equipe com a confirmação de sua inscrição. A partir daí você poderá um manual de acesso com as informações para entrar na turma pelo Google Classroom e outras orientações importantes. Você também pode acessar informações sobra a sua compra criando uma conta aqui no nosso site e acessando a sessão "Meus Pedidos".
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