ggplot: um exemplo prático – pacote esquisser, a melhor dica deste módulo!

Contenido

• Boas-Vindas Boas-Vindas

  • Linguagem de Programação R uma Introdução a Ciência de Dados

    1 min 36 s
  • O que é a Ciência de Dados?

    2 min 22 s
  • Por que usar a linguagem de programação R para Ciência de Dados?

    2 min 52 s
  • Organização deste curso

    2 min 15 s
• 1. Guia de Bolso para a Linguagem R 1. Guia de Bolso para a Linguagem R

  • O que é o Guia de Bolso?

    39 s
  • (Bloqueado)
    Introdução ao R e Rstudio

    2 min 53 s
  • (Bloqueado)
    Bibliotecas, Helps e Pesquisas no R

    2 min 19 s
  • (Bloqueado)
    Tidyverse, pipe (%>%) e dialetos para manipulação de dados no R

    4 min 7 s
  • (Bloqueado)
    O que é um R Markdown?

    1 min 4 s
  • (Bloqueado)
    Criando o meu primeiro R Markdown

    5 min 25 s
• 2. Importação - lendo dados no R 2. Importação - lendo dados no R

  • Importando dados para o ambiente R

    5 min 29 s
  • (Bloqueado)
    Trabalhando com dados do próprio R

    2 min 26 s
  • (Bloqueado)
    Exportando dados e trabalhando com diretórios

    2 min 24 s
  • (Bloqueado)
    Reprodutibilidade: trabalhando com projetos (.Rproj)

    2 min 6 s
• 3. Descrição - Inspeções Iniciais 3. Descrição - Inspeções Iniciais

  • Primeiros os para a exploração de dados no R

    2 min 50 s
  • (Bloqueado)
    Entendendo as Classes do R e sua relação com os Tipos de Dados da Estatística

    6 min 30 s
  • (Bloqueado)
    Estruturas de Dados no R e uma visão geral do que você precisa saber deste módulo

    6 min 6 s
• 4. Exploração - Análises Descritivas 4. Exploração - Análises Descritivas

  • EDA – Exploratory Data Analysis, bibliotecas de investigação

    2 min 18 s
  • (Bloqueado)
    EDA – pacote janitor

    3 min 55 s
  • (Bloqueado)
    EDA – pacote inspectdf

    5 min 12 s
  • (Bloqueado)
    EDA – pacote skimr

    1 min 5 s
  • (Bloqueado)
    Sumarizações estatísticas

    2 min 19 s
  • (Bloqueado)
    Medidas de Resumo

    6 min 38 s
  • (Bloqueado)
    Distribuição Empírica

    3 min 28 s
  • (Bloqueado)
    Medidas de Associação

    2 min 55 s
  • (Bloqueado)
    Considerações finais sobre EDA

    3 min 19 s
• 5. Transformação de Dados 5. Transformação de Dados

  • Principais pacotes para transformar dados no R

    48 s
  • (Bloqueado)
    pacote dplyr: verbos para manipulação de dados

    4 min 33 s
  • (Bloqueado)
    Manuseando variáveis de uma tabela - colunas

    3 min 51 s
  • (Bloqueado)
    Manuseando observações de uma tabela - linhas

    6 min 32 s
  • (Bloqueado)
    Criando e alterando elementos de uma tabela

    2 min 8 s
  • (Bloqueado)
    Resumindo e agrupando dados

    3 min 55 s
  • (Bloqueado)
    Cheatsheet: a folha de dicas do dplyr

    54 s
  • (Bloqueado)
    pacote tidyr: uma caixa de recursos para obter dados tidy

    4 min 50 s
  • (Bloqueado)
    Bônus: recursos avançados para manusear dados.

    3 min 19 s
• 6. Visualização de dados 6. Visualização de dados

  • O que é DataViz?

    1 min 40 s
  • (Bloqueado)
    O que é o pacote ggplot2?

    1 min 30 s
  • (Bloqueado)
    Gramática dos gráficos: conhecendo as camadas do ggplot

    4 min 3 s
  • (Bloqueado)
    ggplot: um exemplo prático, parte 1 – uso básico

    3 min 29 s
  • (Bloqueado)
    ggplot: um exemplo prático, parte 2 – uso intermediário

    3 min 37 s
  • (Bloqueado)
    ggplot: um exemplo prático – pacote esquisser, a melhor dica deste módulo!

    1 min 50 s
  • (Bloqueado)
    Exploração : maneiras de visualizar

    2 min 10 s
  • (Bloqueado)
    Explanação: refinando a visualização

    2 min 15 s
  • (Bloqueado)
    Bônus: trabalhando com tabelas no R

    1 min 8 s
• 7. Pré-processamento e Feature Engineering 7. Pré-processamento e Feature Engineering

  • Pré-processamento (dataprep), o que é?

    1 min 51 s
  • (Bloqueado)
    Pré processamento de dados no R

    2 min 55 s
  • (Bloqueado)
    Tratando dados faltantes e imputação de dados (missing)

    4 min 19 s
  • (Bloqueado)
    Feature engineering, o que é?

    3 min 2 s
  • (Bloqueado)
    Feature engineering no R, trabalhando com datas, textos e fatores

    4 min 10 s
  • (Bloqueado)
    Considerações finais

    37 s
• 8. Modelos e Algoritmos de Aprendizagem 8. Modelos e Algoritmos de Aprendizagem

  • (Bloqueado)
    O que é um modelo?

    2 min 25 s
  • (Bloqueado)
    Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML), e Modelagem Estatística

    4 min 24 s
  • (Bloqueado)
    Aprendizagem de Máquina Supervisionada e Não Supervisionada

    2 min 35 s
  • (Bloqueado)
    Quais recursos o R oferece para a etapa de modelagem?

    4 min 25 s
• 9. Comunicação de Resultados 9. Comunicação de Resultados

  • (Bloqueado)
    Desafios de comunicação na Ciência de Dados

    2 min 29 s
  • (Bloqueado)
    Mais sobre relatórios com R Markdown

    3 min 18 s
  • (Bloqueado)
    flexdashboards: criando paines interativos com o R

    5 min 9 s
  • (Bloqueado)
    Shiny: desenvolvimento de aplicações web com o R

    2 min 6 s
  • (Bloqueado)
    Bônus: mais bibliotecas e dicas sobre comunicação no R

    1 min 17 s
• Conclusão Conclusão

  • (Bloqueado)
    Continue a sua jornada de aprendizado na Ciência de Dados com o R

    2 min 3 s