Assuntos abordados:

Apresentação

Formação Cientista de Dados

Navegando pela Data Science Academy

Suporte e Canais de Comunicação

Bem-Vindo

A Carreira de Cientista de Dados

Por que Cientistas de Dados usam R?

Por que R e Microsoft Azure Machine Learning?

Qual a importância do Big Data Analytics - Parte 1/3?

Qual a importância do Big Data Analytics - Parte 2/3?

Qual a importância do Big Data Analytics - Parte 3/3?

Preparação de Documentos com R e Latex

Usando R Markdown e Criando seu Portfólio

Usando o Github

Instalando R e RStudio no Windows

Instalando R e RStudio no Mac

Instalando R e RStudio no Linux

Referências e Links Úteis

Cientista de Dados - Checklist

E-book - A História da Linguagem R

Assuntos abordados:

Introdução

Explorando o RStudio

Operadores Aritméticos, Relacionais e Lógicos

Tipos de Dados

Variáveis

Tipos de Objetos

Vetores, Operações com Vetores e Vetores Nomeados

Trabalhando com Matrizes

Listas, Operações com Listas e Listas Nomeadas

Strings

Data Frames e Operações com DataFrames

Estruturas de Controle (for, while, if-else, repeat, next, break)

Resumo

Comandos Úteis

Referências e Links Úteis

Exercícios

Quiz

Assuntos abordados:

Introdução

Big Data na Prática - Importando 8,5 milhões de registros em 7 segundos

Fatores e Fatores Nomeados

Funções

Família de Funções apply (lapply, sapply, tapply, mapply, vapply)

Funções strplit(), unlist() e do.call()

Pacotes e Instalação de Pacotes

Expressões Regulares

Text Mining e Expresões Regulares

Trabalhando com Datas 

Gráficos em R

Base Plotting System

Gramática dos Gráficos

Explorando ggplot2

Scatter Plots, Bar Plots, Histogramas

Lattice

Mapas

googleVis

Referências e Links Úteis

Exercícios

Quiz

Assuntos abordados:

Introdução

Big Data na Prática - Mapeando áreas com maior incidência de crimes

Download e Manipulação de Arquivos usando R

Trabalhando com Arquivos txt

Trabalhanco com Arquivos csv

Importando e Analisando Dados de Arquivos do Excel

Instalando o MySQL

Introdução à Linguagem SQL

Importando e Analisando Dados de Bancos de Dados Relacionais

Importando e Manipulando Dados do SQLite com R

Importando e Manipulando Dados do MySQL com R

Importando e Analisando Dados de Bancos de Dados NoSQL

Importando e Manipulando Dados do MongoDB com R

Data Wrangling 

Formatando e Limpando os Dados com dplyr

Formatando e Limpando os Dados com tidyr

Folha de Referência dplyr e tidyr

Referências e Links Úteis

Exercícios

Quiz

Assuntos abordados:

Introdução

Big Data na Prática - Análise de Séries Temporais com o Mercado de Ações

Importando Dados de Softwares Estatísticos (SAS, SPSS, STATA)

Web Crawling x Web Scraping

Web Scraping e Análise de Web Sites

Instalando Plug-ins no RStudio

Remodelando os Dados com reshape

Aplicando a Técnica Split-Apply-Combine com plyr

Pacote data.table

Subsetting

Séries Temporais

Análise Reproduzível com RMarkdown e knitr

Otimizando Performance com RProfiler

Projeto 1 - Análise de Redes Sociais

       Referências e Links Úteis

       Exercícios

       Quiz

Assuntos abordados:

E-book - A importância da Estatística para o Cientista de Dados

Introdução à Estatística

População e Amostra

Observações e Variáveis

Média, Mediana, Desvio Padrão e Variância

Medidas de Posição Relativa

Ferramentas de Análise de Dados

Introdução à Probabilidade

Teorema de Bayes

Distribuição Binomial

Distribuição Poisson 

Distribuições Contínuas e Distribuição Normal

Estatística na Prática - Valor Monetário Esperado (VME)

Amostragem

Amostragem Probabilística e Bootstraping

Erros de Amostragem

Teorema do Limite Central

Escore z

Intervalo de Confiança

Testes de Hipótese

Regressão

Correlação

Análise de Regressão

Análise de Variância (ANOVA)

Usando o Modelo de Regressão para Fazer Predições

Exercícios

Quiz

Assuntos abordados:

Introdução ao Aprendizado de Máquina

Definindo Machine Learning

Ética no Aprendizado de Máquina

Machine Learning Frameworks

O Processo de Aprendizagem

Aprendizagem Supervisionada x Aprendizagem Não Supervisionada

Reinforcement Learning

Treinamento, Validação e Teste

O que é um Modelo?

Algoritmos de Machine Learning

Análise Exploratória de Dados

Regressão Linear Simples

Correlação

Coletando, Explorando e Preparando os Dados

Criando um Dataset de Treino

Treinando e Avaliando o Modelo

Classificação Usando Nearest Neighbours - kNN

Medindo Similaridade com Distância

Escolhendo o Valor Apropriado para K

Coletando, Explorando e Preparando os Dados

Criando um Dataset de Treino

Treinando e Avaliando o Modelo

Support Vector Machines

Redes Neurais

Bibliografia e Links Úteis

        Projeto 2 - Prevendo a Ocorrência de Câncer

        Projeto 3 - Prevendo Despesas Hospitalares

       Quiz

Assuntos abordados:

Introdução ao Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning Studio

Módulos do Azure Machine Learning

Impostando/Exportando Dados no Azure ML

Criando e Avaliando um Modelo de Machine Learning

Documentação e Exemplos

Usando o Pacote Caret para Diferentes Modelos de Machine Learning

Clustering com K-Means

Decision Trees

Quiz

Assuntos abordados:

Introdução

Business Problem

Limpar, Compreender e Preparar os Dados

Examinando as Correlações

Análise Exploratória de Dados - Time Series Plots

Análise Exploratória de Dados - BoxPlots

Análise Exploratória de Dados - Density Plots

Feature Selection

Redução de Dimensionalidade

Random Forest x Filter Based Feature Selection

Trabalhando o Modelo Preditivo em R

Avaliação do Modelo

Avaliação dos Resíduos

Otimização do Modelo

Storytelling

Quiz

Assuntos abordados:

Introdução

Business Problem 

Coleta, Preparação e Transformação dos Dados

Análise Exploratória dos Dados

Pré-Processamento

Balanceamento do Dataset

Feature Selection

Construindo um Modelo - Classificador Bayesiano x Redes Neurais x SVM

Avaliando o Modelo

Criando um Modelo em R com randomForest

Construindo uma Curva ROC e Confusion Matrix em R

Avaliação e Otimização do Modelo

Aplicando o Algoritmo C50

Recomendações sobre Otimização

Quiz

Assuntos abordados:

Publicando seu Modelo Azure Machine Learning como um Serviço Web

Publicando seu Modelo em R

Projeto 4 - Análise de Risco de Crédito

Projeto 5 - Mapeando a Ocorrência do Vírus Zika com Gráficos Interativos

Base de Conhecimentos do Curso

Avaliação

·      Instalando e Configurando Oracle R Enterprise

·      Instalando e Configurando Microsoft R