Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Se você curtiu o curso Introdução a R para Finanças, vai adorar R Intermediário para Finanças. Aqui, você vai começar aprendendo o básico sobre como datas funcionam em R, uma habilidade importante para o resto do curso. Depois, vai explorar o mundo de instruções if, loops e funções. Essas são ideias poderosas e essenciais no kit de ferramentas de qualquer cientista de dados financeiro. Por fim, vamos trabalhar com a família de funções apply como uma alternativa vetorizada aos loops. E, claro, todos os exemplos serão relacionados a finanças! Aproveite!
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Datas
Bem-vindo! Antes de nos aprofundarmos no mundo do R, é importante entender como datas e horários são criados. Este capítulo vai te ensinar o suficiente para começar a trabalhar com datas, mas é apenas uma introdução do que você pode fazer com elas.
2
Instruções If e Operadores
Imagine que você tem ações de uma empresa. Se o preço subir acima de um certo valor, talvez você queira vender. Se o preço cair abaixo de um certo valor, talvez você queira comprar enquanto está barato! Esse tipo de lógica pode ser implementado usando operadores e instruções if. Neste capítulo, você vai aprender tudo sobre isso e criar um programa que te diz quando comprar ou vender uma ação.
3
Loops
Loops são úteis para aplicar a mesma operação a cada elemento da sua estrutura de dados. Neste capítulo, você vai aprender tudo sobre os loops repeat, while e for!
4
Funções
Se estruturas de dados como data frames e vetores são onde você guarda seus dados, funções são como você diz ao R o que fazer com eles. Neste capítulo, você vai aprender a usar funções embutidas, criar suas próprias funções e vai concluir com uma breve introdução a pacotes.
5
Apply
Uma alternativa popular aos loops em R são as funções apply. Elas costumam ser mais legíveis do que loops e são extremamente úteis para escalar o fluxo de trabalho de data science e realizar cálculos complexos em qualquer número de observações. Aprenda sobre elas aqui!
R
R Intermediário para Finanças
Curso
concluído
