Analytics | Introdução ao R
MADEVR100
Presencial
Online
21h
Próximas datas
Introdução
Este curso aborda o tema da programação em R e a sua utilização para uma análise de dados eficaz. Serão abordadas as formas de instalar e configurar o software necessário para um ambiente de programação estatística. Esta ação ajuda a conhecer como os conceitos da linguagem de programação genérica são implementados numa linguagem estatística de alto nível. O curso cobre questões práticas em computação estatística que inclui programação em R, leitura de dados em R, acesso a pacotes R, escrita de funções R, depuração, criação de perfil de código R, organização e comentários de código R. O curso seguirá uma abordagem fortemente prática com vários exemplos e exercícios práticos.
Público-alvo
Este curso tem como destinatários quem pretenda desenvolver conhecimentos da linguagem R para análise de dados.
No final do curso
Este curso permite obter o conhecimento e experiência para:
• Instalar o R e um interface gráfico R (“R IDE”)
• Dominar os fundamentos da análise de dados manipulando estruturas de dados comuns, como vetores, matrizes e quadros de dados
• Usar o R para limpar, analisar e visualizar dados.
• Conhecer todo o pipeline de ciência de dados, desde a aquisição de dados até à publicação.
• Realizar análises de regressão, mínimos quadrados e inferência usando modelos de regressão.
• Instalar o R e um interface gráfico R (“R IDE”)
• Dominar os fundamentos da análise de dados manipulando estruturas de dados comuns, como vetores, matrizes e quadros de dados
• Usar o R para limpar, analisar e visualizar dados.
• Conhecer todo o pipeline de ciência de dados, desde a aquisição de dados até à publicação.
• Realizar análises de regressão, mínimos quadrados e inferência usando modelos de regressão.
Pré-requisitos
Os participantes devem ter conhecimentos básicos de análise de dados, manipulando estruturas de dados comuns, como registos, tabelas.
Exames de certificação
(não existem exames)
Conteúdos em detalhe
Módulo 1: Primeiros passos
Este módulo cobre o básico para começar com R, informações sobre a mecânica do curso e algumas demonstrações sobre a instalação de R. Esta seção cobre a história de R, examina os tipos de dados básicos em R e descreve as funções para leitura e escrever dados.
Instalar o R
Escrever código / Configurar seu diretório de trabalho
Introdução
Visão geral e história de R
Obter ajuda
Entrada e avaliação do console R
Tipos de dados
Objetos e atributos R
Vetores e Listas
Matrizes
Fatores
Valores ausentes
Quadros de dados
Atributo de nomes
Lendo
Dados tabulares
Tabelas grandes
Formatos de dados textuais
Conexões: interfaces para dados externos
Subsetting
Fundamentos
Listas
Matrizes
Correspondência parcial
Remover valores ausentes
Operações vetorizadas
Introdução ao “swirl”
Módulo 2: Programação com R
Neste módulo cobrimos tópicos importantes como estruturas e funções de controlo.
Estruturas de controlo
Introdução
IF-ELSE
Ciclos FOR
Ciclos WHILE
REPEAT, NEXT, BREAK
A primeira função R
Funções
Regras de escopo
“Symbol binding”
Regras de “scoping” em R
Regras e padrões de programação
Datas e horas
Módulo 3: Funções de LOOP e depuração
Este módulo cobre funções de LOOP e as ferramentas de depuração em R. Esses aspetos de R são úteis tanto para trabalho interativo quanto para escrever códigos mais longos e portanto, comuns na prática diária.
Funções de LOOP
lapply
apply
mapply
tapply
split
Ferramenta de depuração
Diagnosticando o problema
Ferramentas simples
Usando as ferramentas
Módulo 4: Simulação & Profiling
Este módulo aborda como simular dados em R, que servirá como base para fazer estudos de simulação. Também cobrimos o Profiler em R que permite recolher informações detalhadas sobre como as funções R estão a ser executadas e identificar “bottlenecks” que podem ser resolvidos. O Profiler é uma ferramenta fundamental para ajudar a otimizar programas. Finalmente, cobrimos a função str, muito útil em R.
A função str
Simulação
Gerar Números Aleatórios
Simular modelo linear
Amostragem Aleatória
R Profiler