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2.2. Aula 2 - Parte 2 de 2  Linguagem R
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Curso: Ciência de Dados - Do Zero a Iniciante - 2.2. Aula 2 - Parte 2 de 2 Linguagem R

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This course includes

  • 8 hours of video
  • Certificate of completion
  • Access on mobile and TV

Summary

Full Transcript

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ⇒Aprofunde seus conhecimentos em estatística e ciência de dados com meu livro: •https://maironchaves.manus.space/ ⇒Podcast de apresentação do livro: •https://www.youtube.com/watch?v=8QoNOpgDWqY ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 📊 Resumo do Vídeo: "Curso Ciência de Dados - Do Zero ao Iniciante (Aula 2, Parte 2 de 2)" No segundo módulo deste curso, apresentado por StatiR, o foco é introduzir aspectos práticos da linguagem R, como a criação de objetos, estruturas de dados, e funcionalidades básicas para manipulação e análise. A aula é ideal para iniciantes que desejam entender como a linguagem funciona no contexto da Ciência de Dados. 💻 1. Configuração do Ambiente A aula demonstra o uso de ferramentas como RStudio, que oferece uma interface amigável para trabalhar com R. Foi abordado o processo de instalação do software e sua integração com o OneDrive, caso necessário. Uma alternativa prática para usar R é combinar com ferramentas como o Google Colab ou o Anaconda, especialmente para quem também deseja explorar Python. 🧮 2. Criação de Objetos no R O vídeo explica como criar e manipular os principais tipos de objetos na linguagem: Vetores Vetores podem conter valores numéricos, texto (strings) ou lógicos (TRUE/FALSE). Exemplo prático: Criação de um vetor de preços e outro de custos para simular dados de vendas. Fatores Fatores são usados para representar variáveis categóricas, transformando textos em níveis numéricos. Comando útil: factor(). Ele converte uma string para um fator, útil em análises de regressão e classificação. Datas Datas são armazenadas no formato YYYY-MM-DD e podem ser manipuladas para análises temporais. Exemplo: Criar um vetor de datas simulando dias de vendas. 📈 3. Estruturas de Dados no R Matrizes Criadas com o comando cbind() para combinar colunas em uma única estrutura. Matrizes contêm dados homogêneos (apenas numéricos, por exemplo). Data Frames A estrutura mais usada em Ciência de Dados, pois permite armazenar múltiplos tipos de dados (números, texto, datas). Exemplos práticos: Criar um data frame que combine preços, custos e produtos. Nomear colunas para facilitar a leitura e o uso em análises futuras. Listas Listas permitem armazenar múltiplos objetos (vetores, data frames, matrizes) em uma única estrutura. Acessar elementos da lista: Usar índices e operadores como $ para acessar componentes específicos. 🔧 4. Operações e Visualizações O vídeo introduz comandos básicos para explorar e manipular os dados: mean(): Calcular a média de um vetor. Operações lógicas para comparar preços e custos. Visualizações básicas: Geração de histogramas e gráficos boxplot para explorar distribuições e tendências. 🛠️ 5. Abordagem Prática O instrutor explica que o método manual (criação de vetores e data frames) é didático. Em projetos reais, os dados são geralmente importados de arquivos como Excel. Ferramentas para importação de dados: O comando read_excel() é citado como essencial para carregar bases de dados externas.

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