Learn Data Science

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Ciência de Dados

Data Science é a área de estudo que envolve a extração de insights de grandes quantidades de dados usando vários métodos científicos, algoritmos e processos. Ele ajuda você a descobrir padrões ocultos dos dados brutos. O termo Data Science surgiu por causa da evolução da estatística matemática, análise de dados e big data.

Programação R

R é uma linguagem de programação de código aberto amplamente utilizada como software estatístico e ferramenta de análise de dados. R geralmente vem com a interface de linha de comando. O R está disponível em plataformas amplamente usadas, como Windows, Linux e macOS.

- Você é um iniciante? Obtenha as habilidades fundamentais necessárias para falar a linguagem dos dados com nosso aplicativo de ciência de dados.

- Comece com programação R e comece sua jornada de ciência de dados com uma tecnologia sob demanda e para todos os fins. Aprenda 'R' e torne-se um mestre em ciência de dados. Este caminho de aprendizado é ótimo para iniciantes em programação R.

- Desenvolva suas habilidades de analista de dados com nosso currículo SQL. Em apenas 5 minutos por dia, você se tornará um especialista em bancos de dados relacionais e junções SQL e aprenderá a responder a uma ampla variedade de perguntas sobre ciência de dados e preparar conjuntos de dados robustos para análise de dados no PostgreSQL.

- É hora de dominar os fundamentos da ciência de dados com R para começar a explorar e visualizar seus próprios dados com o cleanverse, uma coleção poderosa e popular de ferramentas de ciência de dados dentro do R.

Para aprender R para ciência de dados, abordamos todos os aspectos da seguinte forma:

• Introdução

• Tipos de dados em R

• Variáveis ​​em R

• Operadores em R

• Declarações Condicionais

• Declarações de loop

• Declarações de Controle de Loop

• Script R

• Funções R

• Função Personalizada

• Estruturas de dados

A ciência de dados é a prática de mineração de grandes conjuntos de dados brutos, estruturados e não estruturados, para identificar padrões e extrair deles insights acionáveis. Este é um campo interdisciplinar, e os fundamentos da ciência de dados incluem estatísticas, inferência, ciência da computação, análise preditiva, desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina e novas tecnologias para obter insights de big data.

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