Del curso: Linguagem de Programação R para Ciência de Dados: Formação Básica
Organização deste curso
Del curso: Linguagem de Programação R para Ciência de Dados: Formação Básica
Organização deste curso
Sobre a organização e pré-requisitos do curso, vamos seguir uma lógica considerando quatro níveis de objetivos de uma análise de dados. No caso, objetivos descritivos, diagnósticos, preditivos e prescritivos. Que podem ser traduzidos como o que aconteceu, como aconteceu, o que irá acontecer e como causar o evento desejado. Note que existe uma hierarquia aqui, já que você não vai fazer uma boa predição sem ter realizado uma boa análise descritiva, por exemplo. Agora, fazendo um paralelo entre estes objetivos e as etapas de um fluxo de trabalho na ciência de dados, teremos os seguintes módulos no curso: Importação e Exploração de Dados; Transformações e visualizações das informações obtidas; Pré-processamento e modelagem; e, por fim, experimentação e comunicação para garantir o nível de profundidade necessário. Daremos aqui enfoque nos dois primeiros pilares o descritivo e o diagnóstico. Vale comentar que não iremos abordar aqui o que poderia ser um quinto pilar transversal que eu vou chamar de "Produtização da Solução", onde teremos um olhar mais voltado à automatização da entrega dos resultados. É que antes de pensar em prever ou automatizar algo, precisamos garantir que estamos no caminho correto, certo? Recomendo que você baixe todos os scripts do curso, particularmente o primeiro, onde você irá encontrar todas as bibliotecas que utilizaremos ao longo do curso. No mais, em relação aos pré-requisitos, idealmente, se você souber um pouco sobre conceitos básicos de programação e inglês instrumental, em termos de leitura e estatística, será útil. Mas não se preocupe, temos o curso "Descubra a Linguagem R", com a Jéssica Temporal. Para os possíveis temas ou referências que teremos em inglês, os tradutores automáticos são mais do que suficientes. Isto porque tratam se de conteúdos técnicos, tornando a tradução mais simples. Por fim, para a estatística, não só iremos contextualizar os conceitos utilizados, como teremos muitas, muitas referências, inclusive, para que você aprofunde nos temas que julgar interessante. E é isso. Nos vemos nos próximos vídeos.
Practica mientras aprendes con los archivos de ejercicios.
Descarga los archivos que el instructor utiliza para enseñar el curso. Sigue las instrucciones y aprende viendo, escuchando y practicando.
Descarga cursos y fórmate estés donde estés
Ve cursos en tu dispositivo móvil sin conexión a Internet. Descarga cursos con la aplicación de LinkedIn Learning para iOS o Android.