Introdução
Bem-vindo à seção Ciência de dados com R no Datonovia. Esta visão geral fornece um guia abrangente dos tópicos principais necessários para aproveitar o poder do R para análise de dados. Se você está apenas começando sua jornada na ciência de dados ou quer aprimorar suas habilidades, esta seção aborda as áreas essenciais para uma análise de dados eficaz em R.
O que você aprenderá
Esta seção está organizada em três áreas principais:
Organização de dados com dplyr
Aprenda a transformar, limpar e resumir seus dados com eficiência usando dplyr. Este tutorial aborda verbos essenciais, comofilter(),select(),mutate(),group_by()esummarize().
Explore o processamento de dados com dplyrVisualização de dados com ggplot2
Descubra como criar gráficos atraentes e com qualidade de publicação usando ggplot2. Este guia orienta você na criação de vários tipos de gráficos, na personalização da estética e na implementação de técnicas avançadas de visualização.
Veja Visualização de dados com ggplot2Modelagem estatística com lm() e glm()
Entenda como realizar modelagem linear e linear generalizada em R. Este tutorial explica o processo de ajuste de modelos, interpretação de resultados de modelos e diagnóstico de desempenho de modelos usando lm() para regressão linear e glm() para regressão logística e outros tipos de regressão.
Aprenda modelagem estatística com lm() e glm()
Por que ciência de dados com R?
O R é uma ferramenta poderosa para ciência de dados, oferecendo um rico ecossistema de pacotes que simplificam todas as etapas do processo de análise de dados — desde a organização dos dados até a visualização e modelagem. Com seus recursos estatísticos robustos e uma comunidade vibrante, o R continua sendo uma escolha popular para pesquisas acadêmicas e aplicações industriais.
Próximos passos
Depois de explorar esta visão geral, mergulhe nos tutoriais individuais para desenvolver ainda mais suas habilidades: - Domine a manipulação de dados com dplyr. - Crie e personalize visualizações de dados com ggplot2. - Crie modelos estatísticos robustos usando lm() e glm().
Exploração mais aprofundada
Para recursos adicionais e insights mais aprofundados, consulte nossas outras seções: - Organização e transformação de dados - Tópicos avançados do R - Ferramentas R
Boa programação e aproveite sua jornada na ciência de dados com R!
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Reuso
Citação
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author = {Kassambara, Alboukadel},
title = {Ciência de dados com R: visão geral},
date = {2024-02-10},
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