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Sobre o Curso

O crescimento do uso da linguagem R vem acontecendo em paralelo ao crescimento na necessidade em analisarmos dados, em especial em função de Big Data. Atualmente o R é a ferramenta mais utilizada no mundo para fazer Data Science. A proposta do curso é a realização 100% em laboratórios com utilização de diversos exemplos para obter dados, trabalhar com eles, analisar dados numérica e visualmente, além de exemplos com grandes volumes de dados.

QUEM VAI GOSTAR?
Gerentes, coordenadores e analistas que necessitam entender como trazer a linguagem R para o ambiente corporativo; e programadores que desejam se aventurar pelo campo da ciência de dados (Data Science).

Informações do Curso

Turma
Início
Aulas
Duração
Local
Investimento
Em até 6x no cartão. Alunos e ex-alunos FIAP têm 20% de desconto.
* Desconto não cumulativo.

Calendário de Aulas

  • 04/07 terça-feira das 19h30 às 22h30
  • 06/07 quinta-feira das 19h30 às 22h30
  • 11/07 terça-feira das 19h30 às 22h30
  • 13/07 quinta-feira das 19h30 às 22h30

Investimento

  • Até dia 20/06/2017
    R$ 590,00
  • Após dia 20/06/2017
    R$ 650,00

Formas de Pagamento

Pagamentos à vista terão 10% de desconto

  • Boleto
    À vista
  • American Express
    Até 6x sem juros
  • Master Card
    Até 6x sem juros
  • VISA
    Até 6x sem juros
  • Bitcoin
    Transferência

Alunos, ex-alunos e colaboradores têm 20% de desconto na compra dos cursos SHIFT.
* Desconto não cumulativo.

Short Bio

Diogenes Justo
Conecte-se

Mestre em Economia Aplicada (UFRGS) à teoria dos jogos. Especialista em Banking (FGV), Data Science e bacharel em Matemática Aplicada (UFRGS). Atualmente é Gerente do PMO da BM&F Bovespa. Mais de vinte anos de experiência no mercado de Tecnologia da Informação. É também consultor em Data Science e professor de pós-graduação e graduação nas áreas de Business Intelligence, Big Data e Data Science.

Conteúdo

Módulo 1

Introdução

    • O que é o R, como utilizar instalação local ou na nuvem (AWS);
    • Adição e utilização de pacotes.
Módulo 2

Programação no R

    • Variáveis, tipos de dados e estruturas de controle;
    • Criação de funções.
Módulo 3

Utilização do R

    • Programação interativa;
    • Documento de programação: R Markdown;
    • Publicação de documentos na Web;
    • Modelos de Data Mining e Machine Learning.
Módulo 4

Visualização de dados no R

    • Gráficos usuais (barra, linha, dispersão);
    • Gráficos de rede.
Módulo 5

Escalando R (Big Data)

    • Scale-Up: trabalhando com conjuntos de dados grandes;
    • Scale-Out: SparkR.

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