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Analista de dados em R
Domine o R para análise de dados do mundo real
Torne-se um analista de dados e avance em sua carreira dominando o R, a principal linguagem de programação para computação estatística e análise de dados. Neste programa, você aprenderá a importar, limpar, manipular e visualizar dados usando os poderosos pacotes e bibliotecas do R, incluindo o dplyr, o ggplot2 e o tidyverse. Por meio de exercícios práticos com conjuntos de dados do mundo real, você desenvolverá as habilidades essenciais que os empregadores procuram nos analistas de dados.Crie seu kit de ferramentas de análise de dados
Avance dos conceitos básicos do R para técnicas avançadas de análise de dados à medida que você aprende a:- Limpar, transformar e manipular dados usando os pacotes dplyr e tidyverse
- Crie visualizações de dados atraentes com o ggplot2
- Realizar análise exploratória de dados para descobrir padrões e tendências
- Unir e combinar dados de várias fontes
- Aplicar métodos estatísticos para teste de hipóteses e amostragem
Resolva problemas reais de negócios com o R
Aplique suas habilidades trabalhando em projetos que refletem os desafios diários enfrentados pelos analistas de dados. Analise o comportamento do cliente, identifique tendências de mercado e forneça insights orientados por dados às partes interessadas. Ao concluir este programa, você terá um portfólio de projetos que demonstram sua capacidade de lidar com tarefas de análise de dados do mundo real usando o R.Projetado tanto para iniciantes quanto para analistas experientes
Não importa se você é novo em programação ou está procurando melhorar suas habilidades, este programa foi criado para ajudá-lo a ter sucesso. Sem a necessidade de experiência prévia em codificação, você começará aprendendo os fundamentos da programação em R antes de mergulhar em técnicas mais avançadas de análise de dados. Os analistas experientes se beneficiarão do foco do programa nas ferramentas padrão do setor e nas práticas recomendadas.Por que o R para análise de dados?
O R se tornou a linguagem de referência para análise de dados devido aos seus recursos estatísticos avançados, ao extenso ecossistema de pacotes e ao suporte ativo da comunidade. Sua natureza de código aberto e a compatibilidade entre plataformas o tornam acessível a todos, enquanto sua flexibilidade permite que os analistas enfrentem desafios de dados complexos. À medida que mais organizações adotam o R para suas necessidades de análise de dados, o domínio das habilidades em R pode abrir oportunidades interessantes de carreira.Inicie sua carreira em análise de dados
Ao concluir este programa, você estará pronto para:- Candidatar-se a funções de analista de dados em todos os setores
- Colaborar efetivamente com as equipes de ciência de dados
- Tomar decisões baseadas em dados para resolver problemas de negócios
- Comunicar insights por meio de visualizações e relatórios atraentes
- Continuar aprendendo e crescendo como um profissional de dados
Pré-requisitos
Essa trilha não tem pré-requisitosCourse
Domine os conceitos básicos de análise de dados em R, incluindo vetores, listas e quadros de dados, e pratique o R com conjuntos de dados reais.
Course
Comece a explorar e visualizar seus próprios dados com o tidyverse, uma coleção poderosa e popular de ferramentas de ciência de dados no R.
Course
Desenvolva habilidades no Tidyverse aprendendo a transformar e manipular dados com o dplyr.
Project
Analyze the popularity of programming languages over time based on Stack Overflow data.
Course
Aprenda a unir dados de várias tabelas com dplyr para responder a perguntas mais complexas.
Course
Desenvolva suas habilidades estatísticas e aprenda a coletar, analisar e tirar conclusões precisas dos dados.
Course
Aprenda a produzir visualizações de dados impactantes e atraentes com o ggplot2, compreendendo a gramática dos gráficos.
Skill Assessment
Course
Aprenda a usar técnicas gráficas e numéricas para começar a descobrir a estrutura de seus dados.
Course
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
Course
Saiba como e quando usar testes de hipóteses no R, incluindo testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado.
Project
Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!
concluída
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