R é uma linguagem de programação estatística e gráfica que vem se popularizando cada dia mais devido a sua grande utilização em análise de dados e machine learning.
Em um mundo cada vez mais voltado para dados, aprender R é fundamental, sendo um diferencial em qualquer profissão, pois todas estão preocupadas com os dados que geram.
Para quem está começando, é muito importante que as explicações e os comandos sejam mostrados de forma bastante didática, sem deixar lacunas ou dúvidas na mente dos alunos.
É justamente com esse objetivo que criamos o curso de R online para iniciantes.
Nosso foco final é o ramo da inteligência artificial e ciência de dados. Como R será uma das ferramentas utilizadas, estamos criando dois cursos: este R para iniciantes e também R para machine learning. Se você tem interesse em seguir nessa área, está no lugar certo! Se pretende apenas aprender os fundamentos de R, não se preocupe, esse curso básico também foi feito para você.
Inclusive, para quem pensa em seguir na área de IA e ciência de dados, o ideal é já aprender R juntamente com esses conceitos. Fazemos isso em nosso curso de de machine learning com linguagem R, com muita didática, confira:
Abaixo você pode assistir todas as aulas do curso gratuito online. Não esqueça de se inscrever em nosso canal para aproveitar novos conteúdos.
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Como este curso de R básico está organizado?
Sem enrolação e sem floreios, você vai entender o que é a linguagem R, suas vantagens, como instalar com as melhores ferramentas disponíveis, e começará a realizar seus primeiros códigos.
Ao todo são 17 aulas muito didáticas que irão fazer você sair do zero até dizer que conhece e sabe utilizar R.
É importante que você não pule nenhuma aula, para obter o máximo de proveito, pois cada aula foi cuidadosamente pensada como sendo pré-requisito para a próxima. Combinado?
A boa notícia é que R é uma das linguagens mais fáceis de se utilizar. Alguns defendem que é inclusive mais fácil que Python.
Está pronto para começar? Então vamos nessa!
Aula 1: Introdução a R
Conteúdos: o que é uma linguagem de programação, o que é a linguagem R, para que serve, e como começar.
Aula 2: Instalando o R e RStudio
Conteúdos: como instalar o R pela primeira vez no seu computador e o RStudio, interface que utilizaremos nas aulas. Você pode conferir o passo a passo nessa página.
Aula 3: Conhecendo o R e RStudio – Variáveis
Conteúdos: vamos conhecer o básico do R e RStudio de maneira focada em quem nunca utilizou. Primeiros passos no RStudio e suas funcionalidades, criação de um script, como executá-lo e principalmente o que são e como criar variáveis.
Aula 4: Conhecendo o R e RStudio – Funções
Conteúdos: continuamos nossa conversa da aula anterior, agora focando nas funções, como utilizar e conhecer. Também falamos sobre os pacotes que contêm as funções, e como instalá-los. Alguns dos exemplos utilizados na aula:
a <- c(10,5,15,20)
?summary
summary(a)
install.packages("stringr")
library(stringr)
Nome <- "Joao"
Sobrenome <- "Silva"
NomeCompleto <- str_c(Nome, Sobrenome)
Aula 5: Operadores na linguagem R
Conteúdos: operadores de soma (+), subtração (-), divisão (/), multiplicação (*) e potência (**). Perguntas: é igual? (==) é diferente? (!=) é maior? (>) é menor? (<). Lógica E (&), OU (|) e negação (!).
Aula 6: Dados numéricos na linguagem R
Conteúdos: tipos de dados na linguagem R, começando pelos dados numéricos, que nos possiblitam operações matemáticas. Alguns dos exemplos utilizados na aula:
Salario <- 3450.89
Horas <- 220
SH <- Salario/Horas
SHi <- as.integer(Salario/Horas)
SHr <- round(Salario/Horas)
Numeros2 <- c(Salario,Horas)
Aula 7: Caracteres na linguagem R
Conteúdos: conhecer os caracteres na linguagem R, que nos possibilitam trabalhar com strings (letras, palavras, frases, etc.).
Aula 8: Fatores na linguagem R
Conteúdos: conhecer os fatores na linguagem R, que nos possiblitam trabalhar com categorias. Um dos exemplos utilizados na aula:
CargaHoraria <- as.factor(c(220,220,150,100,100))
summary(CargaHoraria)
Aula 9: Dados Lógicos na linguagem R
Conteúdos: conhecer os dados lógicos na linguagem R, que nos possiblitam trabalhar com verdadeiro ou falso. Um dos exemplos utilizados na aula:
L2 <- Salario < Horas
Logico <- TRUE
Aula 10: Vetores na linguagem R
Conteúdos: começamos a tratar das estruturas de dados na linguagem R, iniciando pelos vetores, estrutura mais básica e simples do R.
Aula 11: Listas na linguagem R
Conteúdos: conhecer as listas, estrutura complexa de dados na linguagem R. Um dos exemplos utilizados na aula:
b <- list(10,"2",8)
is.list(b)
b[[1]] + 2
Aula 12: Matrizes na linguagem R
Conteúdos: conhecer as matrizes, estrutura de dados similar aos vetores, porém com duas dimensões. Um dos exemplos utilizados na aula:
m <- matrix(1:9, nrow = 3)
m[1,1] <- "a"
Aula 13: Data Frames na linguagem R
Conteúdos: Data Frames na linguagem R, estrutura de dados complexa similar as planilhas do Excel. Um dos exemplos utilizados na aula:
df <- read.csv("DataFrame.csv")
Col2 <- df$DIA_SEM
Aula 14: Filtros em variáveis na linguagem R
Conteúdos: como filtrar as variáveis que criamos, obtendo apenas parte de seu conteúdo, podendo assim realizar a sua edição. Alguns exemplos utilizados na aula:
vogais <- c("a","e","i","o","u")
vogais[3]
vogais[-3]
vogais[3:5]
vogais[3:length(vogais)]
vogais[vogais=="e"]
Aula 15: Filtros em data frames na linguagem R
Conteúdos: como filtrar data frames, alterando sua forma e conteúdo. Um dos exemplos utilizados na aula:
df <- read.csv("DataFrame.csv")
df[1]
df[1,-4]
df[1:3,1:6]
df <- df[c(-3,-4,-5,-6)]
df$AUTO[2:4]
df[df$UPS == 1,]
Aula 16: If, For e While na linguagem R
Conteúdos: como utilizar o condicional if, e os loops for e while. Alguns dos exemplos utilizados na aula:
idades <- c(25,30)
nomes <- c("Joao","Caina")
df <- data.frame(nomes,idades)
if (df$idades[df$nomes=="Joao"] > df$idades[df$nomes=="Caina"]){
"Mais velho: Joao"
} else{
"Mais velho: Caina"
}
v <- 0
for (i in df$idades) {if (i > v) {v <- i}}
df$nomes[df$idades == v]
x <- 0
while (x < 10) {
print(x)
x <- x+1
}
Aula 17: Funções na linguagem R
Conteúdos: como criar e utilizar nossas próprias funções. Um dos exemplos utilizados na aula:
a <- c(423,464,69,519,123,258)
soma <- function (y){
x <- 0
for (i in y) {
x <- x + i
}
print(x)
}
soma(a)
Como continuar aprendendo R?
O próximo passo lógico se você deseja utilizar R para machine learning e análise de dados é ingressar em nosso curso completo de machine learning com R.
Neste curso você vai aprender machine learning e linguagem R ao mesmo tempo.
Quer mais um curso gratuito antes? Aqui vai: curso de R para machine learning. Neste curso você irá conhecer mais comandos da linguagem R, úteis para aplicações de machine learning e análise de dados.
Confira também a lista completa com todos os nossos cursos:
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