Orange , R e Weka - Estatística, Data Mining e Visualização

Trabalhe com dados utilizando algoritmos de Machine Learning e muitas informações visuais

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Português
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Orange , R e Weka - Estatística, Data Mining e Visualização
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10 hours
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Feb 2024
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What you will learn

Entendendo o R

Instalação do R-studio e R

Primeiros passos com o R

Uso do help

Objetos no R

Tipos de objetos

Vetores

Matrizes

Data frames

Listas

Funções

Identificação de valores faltantes e especiais

Workspace do r(área de trabalho)

Salvar uma workspce

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)

Machine Learning

Agrupamento, descoberta de grupos em dados

Classificação e modelagem preditiva

Algoritmos de Mineração

Análise Estatística

Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table

Trabalhando Widget: Feature Statistics, Data Sample

Trabalhando com Widget::Paint Data

Trabalhando com Widget::Outliers ,Scatter Plot

Trabalhando com : Create Class

Trabalhando com :Select By data index

Trabalhando com :Edit Domain

Trabalhando com: Freeviz

Trabalhando com: Árvore de Decisão

Trabalhando com: Cluster - Imagens

Trabalhando com: Correlação

Trabalhando com: Cluster – K-means

Contexto da Mineração de Dados - Descoberta de conhecimento em banco de dados, Aplicações práticas

Entender o impacto da mineração de dados, Quais são os dados de entrada e saída na Mineração de Dados

Aprender as técnicas de Mineração de Dados (Conceitos Básicos, Aprendizado de Máquina)

Trabalhar com as técnicas: CLASSIFICAÇÃO, INDUÇÃO DE REGRAS, REGRAS DE ASSOCIAÇÃO, AGRUPAMENTO(CLUSTER) , REDES NEURAIS

Utilizar os algoritmos: ÁRVORES DE DECISÃO, APRIORI, KMEANS,ETC

Aprendizado Bayesiano (Operacionalização do conhecimento minerado e sua interpretação)

Validação do conhecimento descoberto

Aprendendo a utilizar o WEKA: uma ferramenta Java para Classificação, Associação, Clustering e Previsão

Explanação de Interfaces Visuais para interpretação e divulgação do conhecimento (Mineração Visual)

Entendimento e apresentação sobre MINERAÇÃO VISUAL- uso da biblioteca D3js

Why take this course?

🎓 Conheça o Curso Orange, R e Weka - Estatística, Data Mining e Visualização de Dados

🚀 Sobre o Curso: Este curso é a porta aberta para você se aventurar no vasto mundo das ciências de dados. Com uma abordagem prática e orientada para resultados, você aprenderá a usar as ferramentas mais poderosas do mercado: Orange, R e Weka. Ideal tanto para iniciantes quanto para profissionais que buscam aprimorar suas habilidades, o curso é ministrado por um especialista com mais de 15 anos de experiência na área de dados e 8 anos ensinando pós-graduação.

🔍 O que Você Aprenderá:

  1. Orange:

    • Conheça as capacidades interativas da plataforma Orange para análise qualitativa rápida.
    • Explore a interface gráfica para construir fluxos de trabalho de análise de dados sem a necessidade de codificação intensiva.
    • Aprenda a extrair e manipular dados de várias fontes utilizando complementos.
  2. R:

    • Entenda a estrutura e o funcionamento da Linguagem R, uma das melhores ferramentas para manipulação, análise e visualização de dados.
    • Aprenda passo a passo com material exclusivo e vídeos instrutivos.
    • Domine o uso do R-Studio, objetos como vetores, matrizes, data frames, listas e funções, e pacotes no R.
    • Explore técnicas de leitura de arquivos, sumarização de dados, e crie gráficos e análises estatísticas avançadas.
  3. Weka:

    • Dive no ambiente Weka para mineração de dados, aproveitando suas capacidades para aprender padrões complexos.

📚 Estrutura do Curso:

  • ROADMAP ONE: Fundamentos para iniciar projetos de mineração de dados.
  • ROADMAP TWO: Profundização nos algoritmos de machine learning mais complexos.

🎓 Material de Aula:

  • Videoaulas interativas para assistir e aprender diretamente no seu computador.
  • Exercícios práticos para solidificar o conhecimento adquirido.

👩‍🏫 Quem É o Professor? Com mais de 15 anos de experiência profissional na área de dados e 8 anos lecionando em pós-graduação, este professor é uma referência em ciências de dados. Sua abordagem pedagógica é a chave para transformar você em um especialista nessas tecnologias.

👫 Sua Communidade: Junte-se a uma comunidade de alunos e profissionais apaixonados por dados, que compartilham o mesmo objetivo: crescer e evoluir na área. Este curso é mais do que um simples treinamento; é o início de sua jornada para se tornar um analista de dados altamente qualificado.

📅 Data da Inscrição: Não perca a chance de participar deste curso único. Garantir seu lugar está simples: entre em contato e confirme sua vaga!

🚀 Pronto para Transformar Dados em Insights? Inscreva-se agora e faça parte do elite club de analistas de dados. Seu caminho rumo ao sucesso começa aqui! 🌟

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Reviews

Wagner
December 11, 2023
Curso excelente, pois conduz rapidamente a um completo conhecimento sobre a natureza das funcionalidades e sobre o potencial dos softwares.
Sarah
January 9, 2020
Didática maravilhosa, vê-se que o professor gosta do que faz e apresenta de forma simples os temas mais importantes. Já sabia um pouco, mas aprendi bastante e já estou usando no trabalho.

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11/5/2019
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11/12/2019
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