Tutorial de programação R

Visualização de dados é uma habilidade essencial para cientistas de dados. Ela combina estatística e design de formas significativas e adequadas.

Neste tutorial, você vai conhecer o H2O e ter um vislumbre da sua funcionalidade de AutoML.

Entenda o conceito de heterocedasticidade e suas implicações na modelagem estatística. Aprenda a detectar e tratar o problema. Descubra técnicas para melhorar seus modelos de regressão.

Conheça o Homebrew para ciência de dados. Aprenda a usar esse gerenciador de pacotes para instalar, atualizar e remover tecnologias como Apache Spark e Graphviz.

Descubra como executar Python e R em SQL e libere novas possibilidades poderosas de machine learning nos seus bancos de dados.

Neste tutorial, você vai aprender a importância dos IDEs, como configurar o Atom e baixar pacotes.

Aprenda em detalhes sobre a função ifelse(), incluindo a sintaxe, como verificar se um número é ímpar ou par e, por fim, um exemplo para ver se um aluno foi aprovado ou reprovado na prova.

Um tutorial sobre como importar dados no R. O foco está em ler dados de softwares estatísticos, bancos de dados, web scraping e mais.

Aprenda a fazer análises computacionais e estatísticas dos resultados do seu experimento biológico.

Este tutorial usa material do curso Introduction to R da DataCamp e permite que você pratique com data frames.

Neste tutorial de deep learning em R com o pacote keras do RStudio, você vai aprender a construir um Perceptron Multicamadas (MLP).

Este tutorial rápido apresenta os fundamentos de machine learning em R: você vai ver como usar R para trabalhar com KNN.