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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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

Description

As grandes empresas estão em busca de profissionais que saibam tratar e trabalhar dados, permitindo que novos insights sejam descobertos e aplicados ao seu negócio.

Pensando nesta necessidade que é cada vez mais crescente, colocamos juntas três(3) das principais ferramentas de mercado no tratamento de dados e na descoberta de informações.

DATA MINING:

Atualmente, a mineração de dados se mostra fundamental para a descoberta de novas informações e conhecimento, formatados em regras e padrões, a partir de grandes bases de dados. Nesta perspectiva, torna-se importante o desenvolvimento de um raciocínio crítico acerca dos principais conceitos, problemas e algoritmos relacionados à área de mineração de dados. Esta abordagem visa uma sintonia com as tendências empregadas atualmente no mercado no uso desta tecnologia de modo a preparar o futuro profissional a avaliar e, sobretudo, facilitar seu entendimento no  emprego de metodologias e tecnologias avançadas.

O curso aborda o tema Mineração de Dados, através de aulas práticas e teóricas, utilizando-se de técnicas avançadas de descoberta de conhecimento, os quais provém a capacidade de descobrir novas informações, formatadas em regras e padrões, oriundas da análise de grandes bases de dados. Nesta perspectiva, o desenvolvimento de um raciocínio crítico acerca dos principais conceitos, problemas e algoritmos relacionados a área de Mineração de Dados é a principal habilidade adquirida por quem conclui o curso.

Todo o conteúdo visto é praticado na ferramenta WEKA, que é gratuita e de fácil entendimento. 

São 6 laboratórios totalmente práticos que você pode realizar durante o curso, detalhados e explicados passo a passo.


ORANGE:

É uma das poucas ferramentas de mercado, totalmente construida em python, que o analista de dados  pode trabalhar de forma totalmente visual, com um amplo aspecto de atendimento a diversas demandas na área de mineração de dados por meio do uso de  algoritmos de Machine Learning.

ASPECTOS PRESENTES:

  • Aprendizado de máquina de código aberto e visualização de dados para iniciantes e especialistas. Fluxos de trabalho de análise de dados interativos com uma grande caixa de ferramentas

  • execute análise de dados simples com visualização inteligente de dados. Explore distribuições estatísticas, gráficos de dispersão ou mergulhe mais fundo com árvores de decisão, agrupamentos hierárquicos. Até seus dados multidimensionais podem se tornar sensíveis em 2D, especialmente com classificações e seleções inteligentes de atributos.

  • Exploração interativa de dados para análise qualitativa rápida com visualizações limpas. A interface gráfica do usuário permite que você se concentre na análise exploratória de dados em vez codificação, enquanto padrões inteligentes tornam extremamente fácil a criação rápida de protótipos de um fluxo de trabalho de análise de dados. Coloque widgets na tela, conecte-os, carregue seus conjuntos de dados e colete os insights!

  • Use vários complementos disponíveis no Orange para extrair dados de fontes de dados externas.


Este curso é o ROADMAP ONE, que contempla a base para iniciar os seus projetos de mineração de dados. Contará ainda com o ROADMAP TWO que dará ênfase aos algoritmos de machine learning mais complexos.


R:

R é um ambiente computacional e uma linguagem de programação que vem progressivamente se especializando em manipulação, análise e visualização gráfica de dados. Na atualidade é considerado o melhor ambiente computacional para essa finalidade. O ambiente está disponível para diferentes sistemas operacionais: Unix/Linux, Mac e Windows.

Foi criado originalmente por Ross Ihaka e por Robert Gentleman no departamento de Estatística da Universidade de Auckland, Nova Zelândia. Posteriormente, foi desenvolvido pelo esforço colaborativo de pessoas em vários locais do mundo

Todo o curso de Linguagem R tem MATERIAL PRÓPRIO, um texto com tudo passo a passo, único e bem articulado.

Agora vamos a descrição do nosso curso de Linguagem R. O objetivo principal do curso é permitir que aspectos básicos com ênfase no entendimento da linguagem R como sua estrutura e a forma de operação sejam compreendidos. O curso foi preparado e estruturado para que desde o iniciante até o mais avançado em técnicas estatísticas aprenda a trabalhar com a ferramenta R. O material pode ser acompanhado utilizando o R instalado em outros sistemas operacionais, tal como Windows ou Linux.

Durante o curso, o aluno terá que assistir as videoaulas e praticar diretamente no seu computador. 

A ementa sumarizada é:O que é a Linguagem R, Instalação da Ferramenta, Aprimoramento do Uso doR-Studio, Entendimento do Uso dos Objetos no R (Vetor, Matriz, Data Frame, Lista e Funções),Uso de Pacotes no R, Leitura de Arquivos no R, Sumarizando Dados, Gráficos com o R, Análise Estatística e o Uso Geral da Estatística, Uso de componentes como Mineração de Dados e o GOOGLE VIS.

Venha e junte-se aos seus colegas.


QUEM SOU EU:

- Profissional da área de dados há 15 anos.

- Tenho Mais de 8 anos na área EAD.

- Sou professor de pós-graduação na área de dados há mais de 8 anos.

SEJA MAIS UM ALUNO DESTE CLUBE QUE NÃO PARA DE CRESCER!


Content

ORANGE DATA SCIENCE - 100% VISUAL - ROADMAP ONE

Entendendo o funcionamento da IDE do ORANGE
Instalação do ORANGE
Trabalhando com arquivos e utilizando: DATA TABLE, SELECT ROWS, SELECT COLUMNS
Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table, Feature Statistics, Data
Trabalhando com Widget::Paint Data , Outliers ,Scatter Plot
Trabalhando com : Create Class,Select By data index,Edit Domain
Trabalhando com: Freeviz
Trabalhando com Árvore de Decisão
Trabalhando com: Cluster - Imagens
Trabalhando com: Correlação
Trabalhando com: Cluster – K-means
Trabalhando com: Cluster - K-mens - Parte 02
Final do ORANGE Data Science - Explorer, Visual - Roadmap ONE
JÁ DISPONÍVEL O ORANGE DATA SCIENCE 100% VISUAL - ROADMAP TWO

LINGUAGEM R - Operações com Dados

Apresentação do Curso e Instalação do R
R-Studio, Trabalhando com operações básicas, Help do R, Trabalhando com Vetores
Operações com Objetos do R, Trabalhando com Vetores
Trabalhando com Matrizes
Data Frame, Listas, Trabalhando com Workspace, Funções, Trabalhando com Pacotes
Leitura de arquivos externos, Sumarizando Dados (medidas estatísticas)
Gráficos no R: Histograma, Box-Plot, Ramo e Folhas, Barras, Setores
Programação, Análise Uni e BI variada, Uso de Var. Qualitativas e Quantitativas
Teste de Hipóteses e Regressão Linear e Múltipla
Mineração de Dados e Google VIS

WEKA - Mineração de Dados

Entendendo Sobre Mineração de Dados
Instalação da Ferramenta WEKA
Entendendo as Tarefas de Mineração de Dados
Algoritmos de Classificação - Parte 01
Algoritmos de Classificação - WEKA - Parte 02
Algoritmos de Classificação - WEKA - Parte 03
Algoritmo de Agrupamento
Algoritmo Redes Neurais e Agrupamento
Mineração Visual dos Dados

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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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