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Análise Gráfica e Machine Learning com Orange e R GGPLOT2
Machine Learning e análise gráfica de alta relevância no estudo de seus dados

This Course Includes
udemy
4.7 (6 reviews )
9h 26m
english
Online - Self Paced
professional certificate
Udemy
About Análise Gráfica e Machine Learning com Orange e R GGPLOT2
O treinamento "
Análise Gráfica e Machine Learning com Orange e R GGPLOT2
" é uma oportunidade empolgante para aprimorar suas habilidades na criação de visualizações gráficas impactantes e explorar o poder do Machine Learning utilizando as ferramentas
Orange e R ggplot2
. Durante o curso, você terá a chance de mergulhar em técnicas avançadas de visualização de dados e aprender a aplicar algoritmos de Machine Learning para obter insights valiosos. Ao longo do treinamento, você será conduzido por especialistas experientes, que irão compartilhar seu conhecimento profundo e prático sobre análise gráfica e Machine Learning. Eles apresentarão as principais
técnicas de visualização de dados, incluindo gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de barras e muito mais
. Além disso, você aprenderá como utilizar a linguagem de programação R e a plataforma Orange para criar visualizações interativas e esteticamente atraentes. Uma parte crucial do treinamento é o foco em Machine Learning. Você explorará uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais e clustering. Com o Orange e o R ggplot2, você será capaz de aplicar esses algoritmos a conjuntos de dados reais, analisar padrões, fazer previsões e tomar decisões fundamentadas com base nos resultados obtidos. Durante as sessões práticas, você terá a oportunidade de aplicar seus conhecimentos em projetos e exercícios hands-on. Trabalhando com conjuntos de dados reais, você desenvolverá habilidades práticas para pré-processar dados, selecionar recursos relevantes, treinar modelos de Machine Learning e avaliar sua eficácia por meio de métricas de desempenho adequadas. Ao concluir o treinamento "Análise Gráfica e Machine Learning com Orange e R GGPLOT2",
você estará equipado com habilidades essenciais para explorar e visualizar dados de forma significativa, bem como aplicar algoritmos de Machine Learning para resolver problemas complexos
. Você será capaz de comunicar suas descobertas de maneira clara e convincente, auxiliando na tomada de decisões informadas em sua área de atuação. Não perca a oportunidade de aprimorar suas habilidades em análise gráfica e Machine Learning com o Orange e o R ggplot2. Inscreva-se neste treinamento e mergulhe em um mundo de descobertas e possibilidades. Prepare-se para criar visualizações impactantes e utilizar o poder do Machine Learning para impulsionar seu sucesso profissional.
What You Will Learn?
- Exploração de Dados .
- Visualização de Dados .
- Machine Learning .
- Agrupamento, descoberta de grupos em dados .
- Classificação e modelagem preditiva .
- Algoritmos de Mineração .
- Análise Estatística .
- Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table .
- Trabalhando Widget: Feature Statistics, Data Sample .
- Trabalhando com Widget: Paint Data .
- Trabalhando com Widget: Outliers ,Scatter Plot .
- Trabalhando com: Create Class .
- Trabalhando com: Select By data index .
- Trabalhando com: Edit Domain .
- Trabalhando com: Freeviz .
- Trabalhando com: Árvore de Decisão .
- Trabalhando com: Cluster - Imagens .
- Trabalhando com: Correlação .
- Trabalhando com: Cluster – K-means .
- Trabalhando com: Cluster - Imagens .
- Trabalhando com Widget Predictions (realizando previsões) .
- Trabalhando com Widget Confusion Matrix (analisando matriz de score) .
- Trabalhando com Widget Test and Score (avaliando modelos) .
- Criando um modelo estatístico .
- Estimando pelo modelo estatístico .
- Salvando modelos estatísticos em python e executando em bases de teste para previsões .
- Trabalhando com o algoritmo de associação APRIORI .
- Trabalhando com Widget MDS .
- Trabalhando com Widget Mosaic Display .
- Trabalhando Widget CN2 Rules .
- Trabalhando Widget Box Plot .
- Criando modelos por Redes Neurais .
- Definição sobre a construção de gráficos e infográficos .
- Uso do R Studio Packages .
- Uso do R graph gallery .
- Uso do R package GGPLOT2 .
- Trabalhando no R Studio Cloud .
- Visualizando dados no GGPLOT2 .
- Camadas gráficas geom() .
- Componente ggplot e suas camadas .
- mapping, aes, dentre outros componentes .
- Tipos de formas geométricas .
- geom_point, geom_boxplot, geom_histogram .
- geom_bar, geom_hline,geom_abline .
- geom_violin,geom_tile,geom_area,geom_segment .
- grid arrange - união de gráficos, geração de infográficos .
- Utilizando GGPLOT2 e DPLYR .
- Gráficos Diferenciados: Connect scatterplot, 2d Density Plot, Wordcloud, Lollipop .
- Gráficos Diferenciados: Treemap, Donut, Setores(pizza). Dedograma,Circular Packing .
- Interações nos gráficos com PLOTLY .
- geom_polygon, geom_text,geom_rect,geom_label Show moreShow less.