Análise de dados com R

Treinamento Análise de Dados com R

O treinamento Análise de Dados com R foi elaborado para apresentar, conceituar e colocar na pratica a linguagem R, com sua aplicabilidade para análise de grandes conjuntos de dados em diversas áreas de negócio.
O R é uma tecnologia de código aberto e tem como sua principal característica atender necessidades da analise estatística e está incorporada ou integrada a diversos outros software de analise e processamento de dados como Apache Spark, Power BI, Tableau, Pentaho, Apache Hop, Apache Nifi, entre outros, assim como conectividade aos principais bancos de dados do mercado. Cientista de dados e Analistas de dados sãos profissional atuantes nesta ferramenta, e podem aplicar seus conceitos para especializações como: People Analytics, Financial Analytics, Marketing Analytics, etc.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando a linguagem R 4.3.2 e foi modificado pela última vez em 12 de Novembro de 2023.

Conteúdo Programático

Conceitual.

  • Introdução a Data Science.
  • O profissional Cientista de Dados.
  • People Analytics, Financial Analytics e outras especializações.
  • O Software R.
  • Software Livre x Open Source.
  • Licenciamento do R.
  • Histórico do R.
  • R Foundation.
  • Empresas usando R no Mundo.
  • Empresas usando R no Brasil.
  • Comunidade R.
  • Versões do R.
  • Casos de Uso com R.

Instalando o R.

  • Instalando o Software R.
  • Instalação do RStudio IDE.
  • Instalação do software adicionais.

Fundamentos da Linguagem R.

  • A linguagem R.
  • Operadores.
  • Tipos de Dados.
  • Variáveis.
  • Vetores.
  • Matrizes.
  • Listas
  • Strings.
  • Funções
  • Expressões Regulares
  • Pacotes.
  • Principais Bibliotecas de R para análise de dados.
  • NSE (Non-standard evaluation)
  • Pipe.

RStudio IDE

  • Interfaces.
  • Atalhos.
  • Projetos.
  • Addins.
  • Cheatsheets.
  • Snippets.

Estrutura de Dados em R.

  • Data Frames.
  • Usando R para Importação.
  • Lendo dados de arquivos (CSV).
  • Limpeza de dados.
  • Preparação de dados.
  • Construindo Datasets.
  • Outras fontes de dados (Excel, bases de dados, web).
  • Manipulação de Banco de Dados.

Visualização de Dados em R.

  • Graphics Package.
  • plot.
  • barplot.
  • hist.
  • boxplot
  • scatter plot.
  • Heat Map.
  • ggplot2 package (qplot e ggplot).

Formatação de Dados.

  • Formatando e Limpando os Dados com dplyr.
  • Formatando e Limpando os Dados com tidyr.

Métodos estatísticos em R.

  • Funções Estatísticas.
  • Dealing.
  • Probability distributions.
  • Distributions (Binomial, Poisson, Normal).
  • Grouping e loops.
  • Conditional execution.
  • Escrevendo suas funções.

Análise Preditiva e Machine Learning com R.

  • Introdução à Machine Learning.
  • Linear Regressions.
  • Recommendations.
  • Clusterin.
  • KMeans.
  • Classification.
  • Naive Bayes.
  • Decision Trees.
  • Correlação entre causa e efeito.

Gerais.

  • Big Data Ecosystem.
  • Importação de Dados e Web Scraping.
  • Text Mining.
  • Subsetting, Séries Temporais e Análise Reproduzível.
  • Documentação com R Markdown.
  • Programação funcional com R.

Overview People Analytics - R para Recursos Humanos.

  • Fundamentos de HR analytics.
  • Interpretação de dados.
  • Storytelling.
  • Aquisição de dados.
  • Data-Management Tools.

Carga Horária.

  • 32 Horas.

Modalidade do Treinamento.

  • Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
  • On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
  • In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-Requisitos.

  • Conhecimento Básico de Estatística é recomendável.
  • Conhecimento Básico de programação é recomendável.

Requisitos:

  • Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
  • O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
  • Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 15 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos Recomendados de Hardware.

  • Memória RAM: 8GB.
  • Espaço em Disco: 30 GB
  • Processadores: 64 bits (chipsets de x64).
  • CPU: 4 CPUs/núcleos.
  • Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
  • Virtualbox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

  • Todos os softwares R e acessórios na sua última versão estável.
  • Material próprio em Português do Brasil.
  • Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
  • Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
  • Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
  • Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações. (Somente em presenciais)

Metodologia.

  • Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos R e cursos R. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Powered by BreezingForms

Diferenciais da Ambiente Livre.

A Ambiente Livre tem 19 anos no mercado, pioneirismo na oferta de consultoria, treinamentos, projetos e suporte em softwares de código-fonte aberto e software livre com um ecossistema voltado a negócios, e pode lhe ajudar a gerir complexidades, reduzir custos, permitindo adaptar e oferecer inovação inteligente necessária para o seu sucesso.

3.535 profissionais capacitados em 325 turmas ministradas.

Atuação global, 807 empresas impactadas em projetos, consultorias e treinamentos no Brasil, América Latina, Europa e África.

Networking entre profissionais, comunidades e startups de tecnologias Open Source e Free Software.

Treinamentos baseados em experiência de projetos e consultorias, 2.230 tutorais documentados, atualizados e disponibilizado de forma vitalícia em EAD.

Empresa 100% focada em Open Source e Free Software e contribuidora com equipe atuante nos projetos e eventos de código aberto e software livre.

Apoio na criação de 4 startups / Spin-off baseadas em soluções Open Source ou Free Software.

 

Instrutor.

 

Marcio Junior Vieira

  • 22 anos de experiência em informática, vivência em desenvolvimento e análise de sistemas de gestão empresarial e ciência de dados.
  • CEO da Ambiente Livre atuando como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados e Arquiteto de Software.
  • Professor dos MBAs em Big Data & Data Science, Inteligência Artificial e Business Intelligence da Universidade Positivo.
  • Professor de BPM no MBA de Business Intelligence da Universidade Positivo.
  • Professor do MBA Artificial Intelligence e Machine Learning da FIAP.
  • Pesquisador pela Universidade de Brasília no Laboratório de Tecnologias da Tomada de Decisão - UnB/LATITUDE.
  • Graduado em Tecnologia em Informática(2004) e pós-graduado em Software Livre(2005) ambos pela UFPR.
  • Palestrante FLOSS em: FISL, The Developes Conference, Latinoware, Campus Party, Pentaho Day, Ticnova, PgDay e FTSL.
  • Organizador Geral: Pentaho Day 2017, 2015, 2019 e apoio nas ed. 2013 e 2014.
  • Data Scientist, instrutor e consultor de Big Data e Data Science com tecnologias abertas.
  • Ajudou a capacitar equipes de Big Data na IBM, Accenture, Tivit, Sonda, Serpro, Dataprev, Natura, MP, Netshoes, Embraer entre outras.
  • Especialista em implantação e customização de Big Data com Hadoop, Spark, Pentaho, Cassandra e MongoDB.
  • Contribuidor de projetos open sources ou free software internacionais, tais como Pentaho, Apache Hop, LimeSurveySuiteCRM e Camunda.
  • Especialista em implantação e customização de ECM com Alfresco e BPM com ActivitiFlowable e Camunda.
  • Certificado (Certified Pentaho Solutions) pela Hitachi Vantara (Pentaho inc).
  • Ganhou o prêmio Camunda Champion em 2022 em reconhecimento a suas contribuições com o projeto Open Source Camunda.
  • Membro da The Order Of de Bee (Comunidade Alfresco trabalhando para desenvolver o ecossistema Alfresco independente)

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