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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

     
  • 4.7
  •  |
  • Reviews ( 6 )
₹519

This Course Includes

  • iconudemy
  • icon4.7 (6 reviews )
  • icon9h 26m
  • iconenglish
  • iconOnline - Self Paced
  • iconprofessional certificate
  • iconUdemy

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.