Aprenda no R Análise de Texto e Construção de Script
Estudo da linguagem mais poderesa de Data Science e suas aplicações e com uso de Text Mining
What you will learn
Entendendo o R
Instalação do R-studio e R
Primeiros passos com o R
Uso do help
Objetos no R
Características
Tipos de objetos
Vetores
Matrizes
Data frames
Listas
Funções
Identificação de valores faltantes e especiais
Workspace do r(área de trabalho)
Salvar uma workspace
Leitura de uma workspace
Acesso pelo R-studio
Pacotes do R
Entendimento dos diferentes tipos de pacotes
Uso dos comandos library, intall package,require
Trabalhando com leitura de arquivos externos
Leitura através do R-studio
Lendo um arquivo na web
Sumarizando dados
Selecionando dados
Uso dos conectores lógicos
Gráficos (análise de dados e apresentação)
Exportando gráficos
Tipos de gráficos: Histogramas, Ramo e Folha, Box-plot, Gráfico de dispersão,Gráfico de barras, Setores
Programação: Comando FOR, Criando funções pelo R-studio, Uso de Estatísticas
Variáveis qualitativas: Nominais e Ordinais
Variáveis quantitativas: Discretas e Continuas
Análise univariada e bivariada
Teste de hipóteses
Teste de uma distribuição normal
Teste chi-quadrado para aderência
Comparação de duas médias
Comparação de médias múltiplas pelo teste de Tukey
Regressão linear simples
Regressão linear múltipla
Mineração de dados com o R
Uso do Google Vis ( biblioteca gráfica do Google)
Processo de obtenção de informações importantes de um texto
Recuperação de informações, extração de dados, aprendizado de máquina, estatísticas e linguística computacional
Agrupamento de texto, extração de conceito/entidade, produção de taxonomias granulares, análise de sentimentos
Nuvem de Palavras
Corpus
Tokenização
Tokens
Frequência de Palavras
Stopwords
Processo de Text Mining
Utilização de pacotes: BiocManager, rvest, stringr,lexiconPT,widyr, ggraph, igraph, tibble
Utilização de pacotes: TM, tidyr, ggplot2, SnowballC, dplyr, tidytext, wordcloud, RColorBrewer
Ajustes e transformação nos textos: radicais, eliminação de espaços em branco, palavras indesejadas
Criação de Matriz Termo Documento
Correlação entre textos, palavras mais ditas, associação entre palavras
Análise de Sentimento
Web scraping
Comandos: VCorpus, inspect, meta, lapply, tm_map, stopwords, documentTermMatrix, findFreqTerms
Comandos: FindAssocs, bind_tf_idf, count, arrange, filter, geom_col, unnest_tokens, anti_join, pairwise_cor
Comandos: Inner_join, group_by, summarize, mutate, barchart, str_c, str_detect, str_subset, str_which, str_count, str_replace_all
Comandos: Tolower, removePunctuation, removeNumbers, stripWhitespace, stemDocument
Estudo de Ngrams, em especial Bigrams
Why take this course?
Você que pretende adentrar na área de dados, principalmente trabalhar com Data Science, não pode ficar fora deste treinamento que está disponível. Ele permitirá que você trabalhe com os mais diversos scripts na Linguagem R, uma das principais ferramentas que existem no mercado geração de informações com o trato nos dados. Por meio da linguagem R, é possível ler grandes arquivos ou bases de dados e gerar estatísticas exploratórias e inferenciais, que geram modelos estatísticos.
Aqui neste curso, você aprenderá técnicas de Text Mining que são utilizadas para a geração de informações sobre se um texto é relevante para um determinado assunto, verá o quanto é possível identificar se um texto fala de assuntos negativos ou positivos, é a chamada análise de sentimento, fará com que você tenha um grande embasamento para aplicar nos seus textos na sua organização.
Por isso, o convido-o a participar deste treinamento, conhecer de perto todos os segredos da linguagem R e suas aplicações, aprender de foram prática com uma apostila própria sobre o uso de dados no R.
Sou profissional da área de dados a mais de 15 anos, e estou aqui ara ajudar você a aprender R e Text Mining. Trone-se um profissional reconhecido na área e consiga a vaga dos seus sonhos.
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