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Curso de Programação em Linguagem R
Descrição do Curso
A linguagem R é largamente usada entre estatísticos e Data Miners para desenvolver software de estatística e análise de dados. Esta linguagem disponibiliza uma ampla variedade de técnicas estatísticas e gráficas, incluindo modelação linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais (time-series analysis), classificação, agrupamento e outras. O curso de Programação em Linguagem R abrange a explicação da Linguagem R, Instalação da Ferramenta, Aprimoramento do Uso do R-Studio, Entendimento do Uso dos Objetos no R (Vetor, Matriz, Data Frame, Lista e Funções),Uso de Pacotes no R, Leitura de Arquivos no R, Sumarizando Dados, Gráficos com o R, Análise Estatística e o Uso Geral da Estatística, Uso de componentes como Mineração de Dados e o GOOGLE VIS.
Dinâmica
O curso é dividido em tópicos (10 módulos), composto de videoaulas, exercícios práticos sobre a Linguagem R, você estuda os módulos no momento que desejar, as aulas já estão TODAS disponíveis, o ambiente das aulas é no software MOODLE, mundialmente conhecido. A linguagem R é discutida e trabalhada com bastante aprofundamento do assunto, são mais de 100 comandos executados nas vídeoaulas, além de 4 baterias de exercícios com diferentes níveis para testar o seu conhecimento, e com o uso inédito dos algoritmos de mineração de dados no R e do GOOGLE VIS que é a biblioteca gráfica do GOOGLE. Tudo isso com a ajuda de fóruns e dicas do professor.
Público Alvo
Estudantes de Universidades da área de exatas e estatística, Analistas, Desenvolvedores de Sistemas e Profissionais que se interessam em conhecer a programação utilizando a linguagem R.
Ementa
O que é a Linguagem R, Instalação da Ferramenta, Aprimoramento do Uso do R-Studio, Entendimento do Uso dos Objetos no R (Vetor, Matriz, Data Frame, Lista e Funções),Uso de Pacotes no R, Leitura de Arquivos no R, Sumarizando Dados, Gráficos com o R, Análise Estatística e o Uso Geral da Estatística, Uso de componentes como Mineração de Dados e o GOOGLE VIS.
Conteúdo Programático
- Entendendo o R
- Instalação do R-studio e R
- Primeiros passos com o R
- Uso do help
- Objetos no R
- Características
- Tipos de objetos
- Vetores
- Matrizes
- Data frames
- Listas
- Funções
- Identificação de valores faltantes e especiais
- Workspace do r(área de trabalho)
- Salvar uma workspce
- Leitur de uma workspace
- Acesso pelo R-studio
- Pacotes do R
- Entendimento dos diferentes tipos de pacotes
- Uso dos comandos library, intall.package,require
- Trabalhando com leitura de arquivos externos
- Leitura através do R-studio
- Lendo um arquivo na web
- Sumarizando dados
- Selecionando dados
- Uso dos conectores lógicos
- Gráficos (análise de dados e apresentação)
- Exportando gráficos
- Tipos de gráficos
- Histogramas
- Ramo e folha
- Box-plot
- Gráfico de dispersã
- Gráfico de barras
- Gráfico de pizza ou setores
- Melhorias nos gráficos
- Programação
- Criando funções
- Comando for
- Criando funções pelo R-studio
- Uso da estatística
- Variáveis qualitativas
- Nominais
- Ordinais
- Variáveis quantitativas
- Discretas
- Continuas
- Análise univariada e bivariada
- Teste de hipóteses
- Teste de uma distribuição normal
- Teste chi-quadrado para aderência
- Comparação de duas médias
- Comparação de médias múltiplas pelo teste de Tukey
- Regressão linear simples
- Regressão linear múltipla
- Mineração de dados com o R
- Uso do Google Vis ( biblioteca gráfica do Google)
Para conhecer um pouco deste curso, assista a uma aula de demonstração totalmente grátis:
Curso de Mineração de Dados
Descrição do Curso
Atualmente, a mineração de dados se mostra fundamental para a descoberta de novas informações e conhecimento, formatados em regras e padrões, a partir de grandes bases de dados. Nesta perspectiva, torna-se importante o desenvolvimento de um raciocínio crítico acerca dos principais conceitos, problemas e algoritmos relacionados à área de mineração de dados. Esta abordagem visa uma sintonia com as tendências empregadas atualmente no mercado no uso desta tecnologia de modo a preparar o futuro profissional a avaliar e, sobretudo, facilitar seu entendimento no emprego de metodologias e tecnologias avançadas.
Dinâmica
O curso é dividido em tópicos (06 módulos), composto de videoaulas que totalizam várias horas de vídeo ininterruptos, provas e laboratórios práticos (05 experimentos). Você pode estudar os módulos no momento em que desejar e tirar dúvidas através de e-mail ou fórum. O ambiente das aulas é totalmente integrado ao software MOODLE (o mais utilizado no mundo para ambientes de Educação à Distância). Além disto, as práticas de mineração de dados serão realizadas em uma das ferramentas mais conhecidas de mercado, o WEKA (software livre).
Público Alvo
Estudantes de Universidades da área de exatas, Analistas, Desenvolvedores de Sistemas e Profissionais que se interessam em conhecer a utilização prática de Algoritmos de Mineração de Dados.
Ementa
Contexto da Mineração de Dados, Preparação dos Dados, Problemática Geral da Preparação de Dados, Técnicas de Mineração de Dados, Conceitos Básicos, Operacionalização do Conhecimento Minerado e sua Interpretação.
Conteúdo Programático
- Contexto da Mineração de Dados (Descoberta de conhecimento em banco de dados, Aplicações práticas e impacto da mineração de dados, Dados de entrada e saída na Mineração de Dados);
- Técnicas de Mineração de Dados ( Conceitos Básicos, Aprendizado de Máquina);
- Classificação;
- Indução de Regras;
- Árvores de Decisão;
- Regras de Associação;
- Agrupamento (clustering);
- Redes Neurais,
- Aprendizado Bayesiano (Operacionalização do conhecimento minerado e sua interpretação);
- Validação do conhecimento descoberto;
- Weka: uma Ferramenta Java para Classificação, Associação, Clustering e Previsão;
- Explanação de Interfaces Visuais para interpretação e divulgação do conhecimento (Mineração Visual);
- Prática do uso do Weka;
- Artigos da área;
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Para conhecer um pouco deste curso, assista a uma aula de demonstração totalmente grátis:
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