R NA PRÁTICA: Data Wrangling com R para Ciência de Dados

About R NA PRÁTICA: Data Wrangling com R para Ciência de Dados

A linguagem

R

é uma das que mais cresce atualmente no mundo das linguagens de programação científicas. Esta linguagem tem sido uma das mais requisitadas por empresas, centros de pesquisa e por recrutadores das áreas de _analytics_ e _data science_. Isso graças ao poder de processamento, aos recursos e à sua capacidade de expansão.

R

é uma linguagem científica, cross-plataforma, orientada a objetos, _free_ e _open source_ com uma comunidade de desenvolvedores e colaboradores global extremamente ativa. O conceito _Data Wrangling_ é um tanto genérico em nosso português brasileiro, mas poderia ser traduzido como disputa/briga/luta de dados. Esta disputa está intimamente ligada ao processo de transformação de dados e isso inclui: obtenção, transformação, limpeza, agregação, visualização e criação de bases limpas para fins de Analytics na Ciência de Dados. O

R na Prática

é um curso cuidadosamente elaborado para ajudar a todos que desejam aprender, melhorar, atualizar seus conhecimentos em

R

e assim

Nossa abordagem é um mix de teoria e prática unidos e aplicados a situações reais de análise de dados. Iniciaremos com os fundamentos básicos de R e na sequência varreremos o ciclo de descoberta de conhecimentos que vai desde a obtenção dos dados à apresentação de resultados visando sempre a descoberta de conhecimentos

. Ao final do curso de

R na Prática

você será capaz de dominar conteúdos como:

Operadores, sequências, funções, loops, família apply e gráficos dos sistemas base, lattice e ggplot2;

Agregação, transformação, estatística descritiva de dados e tabelas de frequências;

Dominará a criação de códigos otimizados em R com o moderno operador pipe "% >%" e os pacotes do tidyverse;

Terá domínio sobre o processo de obtenção de conhecimento a partir de dados passando pelo ciclo de

análise de situação problema, obtenção de dados, preparação, análise, visualização e comunicação de resultados com R Markdown;

Será capaz de resolver cases de estudo e problemas

com dados e situações reais.

Terá um vasto material de consulta com amostras de códigos e bases de dados de exemplos

de Tudo isso em um ciclo desenhado especialmente para que você saiba a trilha certa a seguir e seu aprendizado em R e suas aplicações seja gradual e contínuo.