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Descubra o Orange Data Mining e o R Shiny Para Iniciantes
Aprenda técnicas analíticas e saiba construir aplicativos de exibição de dados no Shiny
This Course Includes
udemy
4.7 (18 reviews )
9h 10m 
english
Online - Self Paced
professional certificate
Udemy
About Descubra o Orange Data Mining e o R Shiny Para Iniciantes
Essa é uma incrível oportunidade de aprender com uma ferramenta totalmente visual como realizar
Mineração de Dados e de forma prática. Estou falando do Orange DATA MINING.
Além disto, nesta combinação de conhecimento, aprenda na
Linguagem R
como apresentar os resultados da exploração de dados em
painéis e aplicativos web, c
onstruídos com a biblioteca
R SHINY.
ORANGE DATA MINING
O ORANGE é uma das poucas ferramentas de mercado, totalmente construída em
python
, que o analista de dados pode trabalhar de forma totalmente visual, com um amplo aspecto de atendimento a diversas demandas na área de mineração de dados por meio do uso de algoritmos de _Machine Learning_.
ASPECTOS PRESENTES:
Aprendizado de máquina de código aberto e visualização de dados para iniciantes e especialistas. Fluxos de trabalho de análise de dados interativos com uma grande caixa de ferramentas
execute análise de dados simples com visualização inteligente de dados. Explore distribuições estatísticas, gráficos de dispersão ou mergulhe mais fundo com árvores de decisão, agrupamentos hierárquicos. Até seus dados multidimensionais podem se tornar sensíveis em 2D, especialmente com classificações e seleções inteligentes de atributos.
Exploração interativa de dados para análise qualitativa rápida com visualizações limpas. A interface gráfica do usuário permite que você se concentre na análise exploratória de dados em vez codificação, enquanto padrões inteligentes tornam extremamente fácil a criação rápida de protótipos de um fluxo de trabalho de análise de dados. Coloque widgets na tela, conecte-os, carregue seus conjuntos de dados e colete os insights!
Use vários complementos disponíveis no Orange para extrair dados de fontes de dados externas. Este curso comtempla o
ROADMAP ONE
, que contempla a base para iniciar os seus projetos de mineração de dados e o
ROADMAP TWO
, que contempla a parte final dando ênfase nos algoritmos de _Machine Learning_ mais complexo.
R SHINY
No módulo do Curso SHINY na Linguagem R do Zero: Crie Painéis para Análise de Dados.
Se você estava procurando um treinamento essencial
totalmente prático
para aprender a utilizar a incrível biblioteca SHINY aplicada a linguagem R, esse é o material que você buscava. Vamos começar.
A biblioteca Shiny
na linguagem R foi disponibilizada para possibilitar aos usuários a apresentação mais amigável e interativa dos dados extraídos, através de indicadores, tabelas, gráficos(plots) e tudo isso relacionado com muita interação entre os componentes. Nosso curso tem mais de 3 horas de conteúdo, te apresentando de forma práticas os principais recursos e arquitetura para construção de um ou vários painéis em Shiny.
Veja o que aprenderá no nosso treinamento:
O que é e porque aprender R Shiny
Arquitetura de um aplicativo/painel Shiny
Utilização de Objetos de Entrada Texto, Números e Data
Utilização de Objetos de Entrada UPLOAD
Utilização de Objetos de Saída Texto
Utilização de Objetos de Saída Tabela Estática e Dinâmica
Utilização de Objetos de Saída PLOTS/Gráficos
Utilização de Objetos de Saída Download
Aplicação de HTML em APP / Painel Shiny
Definição de layout para aplicativo
Uso de Temas
Introdução à Reatividade e Publicação de Aplicativo Brilhante No final do curso
Uma aula de como publicar seu aplicativo Shiny para acessar pela Internet.
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 .
- O que é e porque aprender R Shiny .
- Arquitetura de um aplicativo/painel Shiny .
- Utilização de Objetos de Entrada Texto, Números e Data .
- Utilização de Objetos de Entrada UPLOAD .
- Utilização de Objetos de Saída Texto .
- Utilização de Objetos de Saída Tabela Estática e Dinâmica .
- Utilização de Objetos de Saída PLOTS/Gráficos .
- Utilização de Objetos de Saída Download .
- Aplicação de HTML em APP/Painel Shiny .
- Definição de Layout para Aplicativo .
- Uso de Temas .
- Introdução a Reatividade e Publicação de Aplicativo Shiny Show moreShow less.