Análise de dados com programação em R
Este é o sétimo curso do Certificado de Data Analytics do Google. Estes cursos darão a você as habilidades necessárias para se candidatar a cargos empregos de analista de dados de nível inicial. Neste curso, você aprenderá sobre a linguagem de programação conhecida como R. Você descobrirá como usar o RStudio, o ambiente que permite trabalhar em R. O curso também abarcará os aplicativos e ferramentas de software exclusivos de R, como os pacotes de R. Você descobrirá como é possível limpar, organizar, analisar, visualizar e gerar relatórios de dados usando R de maneiras novas e contundentes.
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Este é o sétimo curso do Certificado de Data Analytics do Google. Estes cursos darão a você as habilidades necessárias para se candidatar a cargos empregos de analista de dados de nível inicial. Neste curso, você aprenderá sobre a linguagem de programação conhecida como R. Você descobrirá como usar o RStudio, o ambiente que permite trabalhar em R. O curso também abarcará os aplicativos e ferramentas de software exclusivos de R, como os pacotes de R. Você descobrirá como é possível limpar, organizar, analisar, visualizar e gerar relatórios de dados usando R de maneiras novas e contundentes. Os analistas de dados do Google vão instruir e oferecer maneiras práticas de realizar tarefas comuns de analistas de dados com as melhores ferramentas e recursos. Os alunos que concluírem este programa de certificação poderão se candidatar a empregos de nível inicial para analista de dados. Nenhuma experiência anterior é necessária. Ao final deste curso, você poderá: - Examinar os benefícios de usar a linguagem de programação R. - Usar o RStudio para aplicar R em suas análises. - Explorar os conceitos fundamentais da programação em R. - Explorar o conteúdo e os componentes dos pacotes de R, inclusive o pacote Tidyverse. - Compreender os dataframes e seu uso em R. - Conhecer as opções para gerar visualizações em R. - Saber sobre R Markdown para documentar a programação em R.Modules
O fascinante mundo da programação
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- Conhecer os colegas
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- Introdução ao fascinante mundo da programação
- Diversão com R
- Carrie: Primeiros passos em R
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- Programa do curso
- O debate R versus Python
- Registro de aprendizagem: Prepare-se para explorar a linguagem R
Programar como um analista de dados
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- Linguagens de programação
- Introdução a R
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- Maneiras de aprender sobre programação
- De planilhas ao SQL e à linguagem R
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- Autorreflexão: Faça uma pergunta
- Atividade prática opcional: Download e instalação de R
- Atividade prática opcional: Console de R
- Teste seu conhecimento em linguagens de programação
Aprenda programação usando RStudio
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- R&R...Studio!
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- Introdução ao RStudio
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- Quando usar o RStudio
- Conectando com outros analistas na comunidade R
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- Atividade prática: Acesso ao RStudio na nuvem
- Atividade prática opcional: Primeiros passos em RStudio Desktop
- Teste seu conhecimento em programação com RStudio
Desafio semanal 1
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- Glossário: Termos e definições
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- Desafio semanal 1
Entender os conceitos básicos de programação
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- Programação usando RStudio
- Princípios básicos de programação
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- Vetores e listas em R
- Datas e horas em R
- Outras estruturas de dados comuns
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- Teste seu conhecimento sobre conceitos de programação
Explore a codificação em R
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- Consultas e programação
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- Operadores e cálculos
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- Operadores lógicos e instruções condicionais
- Guia: Como manter seu código legível
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- Atividade prática: R Sandbox
- Teste seu conhecimento sobre codificação em R
Aprendizado sobre pacotes de R
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- O presente que continua sendo útil
- Boas-vindas ao tidyverse
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- Pacotes em R disponíveis
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- Atividade prática: como instalar e carregar o tidyverse
- Teste seu conhecimento sobre pacotes de R
Explore o tidyverse
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- Mais informações sobre o tidyverse
- Como trabalhar com pipes
- Connor: Dicas de codificação
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- Recursos de R para mais ajuda
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- Teste seu conhecimento sobre o tidyverse
Desafio semanal 2
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- Glossário: Termos e definições
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- Desafio semanal 2
Explore dados e o R
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- Dados em R versus SQL
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- Dados em R
- data frames em R
- Como trabalhar com data frames
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- Mais informações a respeito dos tibbles
- O básico da importação de dados
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- Atividade prática: Crie seu próprio data frame
- Atividade prática: Como importar e trabalhar com dados
- Teste seu conhecimento sobre os data frames em R
Limpeza de dados
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- Limpeza com o básico
- Organize seus dados
- Transformando dados
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- Convenções de nomenclatura de arquivos
- Mais sobre os operadores de R
- Opcional: Crie um data frame manualmente
- Amplo a longo com tidyr
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- Atividade prática: Limpar dados em R
- Teste seus conhecimentos sobre limpeza de dados
Dê uma olhada nos dados mais de perto
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- Compare a limpeza de dados em diferentes plataformas
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- Mesmos dados, diferentes outcomes
- A função bias
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- Como trabalhar com dados enviesados
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- Atividade prática: Como mudar seus dados
- Teste seu conhecimento sobre as funções em R
Desafio semanal 3
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- Glossário: Termos e definições
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- Desafio semanal 3
Criar visualizações de dados em R
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- Visualizações no Tableau versus em R
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- Visualizações em R
- Fundamentos da visualização em R e tidyverse
- Primeiros passos com ggplot()
- Joseph: Trajeto de carreira para analistas de pessoas
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- Problemas comuns nas visualizações em R
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- Atividade prática: Visualizando dados com ggplot2.
- Atividade prática: Usando o ggplot
- Teste seus conhecimentos sobre visualizações de dados em R
Explore os elementos estéticos na análise
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- Como aprimorar as visualizações em R
- Faça mais com o ggplot
- Elementos estéticos e facetas
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- Atributos estéticos
- Suavização
- Filtros e gráficos
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- Atividade prática: Estéticas e visualizações
- Atividade prática: Filtros e gráficos
- Testar seu conhecimento sobre estética na análise
Anotar e salvar as visualizações
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- Camada de anotação
- Como salvar suas visualizações
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- Como desenhar setas e formas em R
- Como salvar imagens sem ggsave()
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- Atividade prática: Anotando e salvando as visualizações
- Teste seu conhecimento sobre anotação e salvamento das visualizações
Desafio semanal 4
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- Glossário: Termos e definições
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- Desafio semanal 4
Desenvolva documentação e relatórios em RStudio
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- Documentação e relatórios
- Visão geral de R Markdown
- Como usar R Markdown em RStudio
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- Recursos de R Markdown
- Opcional: Notebooks Jupyter
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- Atividade prática: Seu notebook de R Markdown
- Teste seus conhecimentos sobre documentação e relatórios
Crie documentos de R Markdown
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- Como usar os notebooks de R Markdown
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- Estrutura de documentos de markdown
- Meg: A programação é empoderadora
- Ainda mais elementos de documento
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- Teste seus conhecimentos sobre como criar documentos de R Markdown
Compreenda os blocos de código e as exportações
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- Blocos de código
- Exportação de documentação
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- Formatos de saída em R Markdown
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- Atividade prática: Adicionando blocos de código a notebooks de R Markdown
- Atividade prática: Como exportar seu notebook de R Markdown
- Atividade prática: Como usar os modelos de R Markdown
- Teste seu conhecimento sobre blocos de código
Desafio semanal 5
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- Glossário: Termos e definições
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- Desafio semanal 5
Desafio do curso
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- A seguir...
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- Desafio do curso
Auto Summary
**Course Overview: Análise de Dados com Programação em R** Embark on an exciting journey into the world of data analytics with the "Análise de Dados com Programação em R" course, part of Google's Data Analytics Certificate program. This course is designed to equip you with essential skills required for entry-level data analyst positions, focusing on the powerful R programming language. Guided by experienced Google data analysts, you will delve into using R and RStudio, exploring unique software applications and tools such as R packages. Learn how to clean, organize, analyze, visualize, and report data in innovative and impactful ways. This course offers practical insights and hands-on experience, making you proficient in common data analyst tasks using the best tools and resources. By the end of this course, you will: - Understand the benefits of using R programming. - Apply R in your analyses using RStudio. - Master fundamental R programming concepts. - Navigate and utilize R packages, including Tidyverse. - Work with dataframes in R. - Create visualizations using R. - Document your R programming with R Markdown. Whether you are just starting out or looking to enhance your data analytics skills, this foundational course requires no prior experience. Offered by Coursera with flexible subscription options (Starter, Professional), this course is your gateway to a rewarding career in data analytics. Join now and take the first step towards becoming a skilled data analyst!
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