Curso Detalhes

Analytics | Introdução ao R
MADEVR100

Online
Presencial
21:00 H

Próximas Datas


04/01/2021 M2 08/02/2021 T2 15/03/2021 M2 19/04/2021 T2 24/05/2021 M2 05/07/2021 D3
MADEVR100

520.00 € + IVA

Pedido de Informações
Introdução

Este curso aborda o tema da programação em R e a sua utilização para uma análise de dados eficaz. Serão abordadas as formas de instalar e configurar o software necessário para um ambiente de programação estatística. Esta ação ajuda a conhecer como os conceitos da linguagem de programação genérica são implementados numa linguagem estatística de alto nível. O curso cobre questões práticas em computação estatística que inclui programação em R, leitura de dados em R, acesso a pacotes R, escrita de funções R, depuração, criação de perfil de código R, organização e comentários de código R. O curso seguirá uma abordagem fortemente prática com vários exemplos e exercícios práticos.

Público Alvo

Este curso tem como destinatários quem pretenda desenvolver conhecimentos da linguagem R para análise de dados.

Quando Completar o curso

Este curso permite obter o conhecimento e experiência para:
• Instalar o R e um interface gráfico R (“R IDE”)
• Dominar os fundamentos da análise de dados manipulando estruturas de dados comuns, como vetores, matrizes e quadros de dados
• Usar o R para limpar, analisar e visualizar dados.
• Conhecer todo o pipeline de ciência de dados, desde a aquisição de dados até à publicação.
• Realizar análises de regressão, mínimos quadrados e inferência usando modelos de regressão.

Pré-Requisitos

Os participantes devem ter conhecimentos básicas de análise de dados, manipulando estruturas de dados comuns, como registos, tabelas.

Exames para Certificações

(não existem exames)

Conteúdos em detalhe

Módulo 1: Primeiros passos
Este módulo cobre o básico para você começar com R, informações sobre a mecânica do curso e algumas demonstrações sobre a instalação de R. Esta seção cobre a história de R, examina os tipos de dados básicos em R e descreve as funções para leitura e escrever dados.
• Instalar o R
• Escrever código / Configurar seu diretório de trabalho
• Introdução
• Visão geral e história de R
• Obter ajuda
• Entrada e avaliação do console R
• Tipos de dados
- Objetos e atributos R
- Vetores e Listas
- Matrizes
- Fatores
- Valores ausentes
- Quadros de dados
- Atributo de nomes
• Lendo
- Dados tabulares
- Tabelas grandes
• Formatos de dados textuais
• Conexões: interfaces para dados externos
• Subsetting
- Fundamentos
- Listas
- Matrizes
- Correspondência parcial
- Remover valores ausentes
• Operações vetorizadas
• Introdução ao “swirl”
Módulo 2: Programação com R
Neste módulo cobrimos tópicos importantes como estruturas e funções de controle.
• Estruturas de controle
- Introdução
- IF-ELSE
- Ciclos FOR
- Ciclos WHILE
- REPEAT, NEXT, BREAK
• A primeira função R
• Funções
• Regras de escopo
- “Symbol binding”
- Regras de “scoping” em R
• Regras e padrões de programação
• Datas e horas
Módulo 3: Funções de LOOP e depuração
Este módulo cobre funções de LOOP e as ferramentas de depuração em R. Esses aspetos de R são úteis tanto para trabalho interativo quanto para escrever códigos mais longos e portanto, comuns na prática diária.
• Funções de LOOP
- lapply
- apply
- mapply
- tapply
- split
• Ferramenta de depuração
- Diagnosticando o problema
- Ferramentas simples
- Usando as ferramentas
Módulo 4: Simulação & Profiling
Este módulo aborda como simular dados em R, que servirá como base para fazer estudos de simulação. Também cobrimos o Profiler em R que permite recolher informações detalhadas sobre como as funções R estão a ser executadas e identificar “bottlenecks” que podem ser resolvidos. O Profiler é uma ferramenta fundamental para ajudar a otimizar programas. Finalmente, cobrimos a função str, muito útil em R.
• A função str
• Simulação
- Gerar Números Aleatórios
- Simular modelo linear
- Amostragem Aleatória
• R Profiler