Graduação, Mestrado e Doutorado que desejam desenvolver sua pesquisa
Quem deseja começar o aprendizado em análise de dados mesmo sem nenhum conhecimento prévio
Pessoas que querem se tornar analista de dados profissonalmente
Profissionais de outra área que desejam mudar de carreira
O R foi desenvolvido por estatísticos, para estatísticos. No entanto, Engenheiros, cientistas e estatísticos sem conhecimento de programação de computadores, consideram o R fácil de usar. As principais vantagens do uso do R são:
1 – R é o software estatístico mais utilizado no mundo, e isso faz com que analises que são realizadas via R tem maior credibilidade na publicação de artigo científicos ou mesmo para outros tipos de apresentações dos resultados.
2 – O R junto com o python são as linguagens mais utilizadas pelas grandes empresas, por dois motivos principais: ele é gratuito e é open source. As grandes empresas precisam de análises automáticas pois o número de informações geradas por elas é muito grande para conseguir serem analisadas em softwares fechados. E o R permite a automatização de qualquer tipo de análise de dados.
3 – Como o R é open source você pode fazer qualquer tipo de análise nele, mesmo que essa análise ainda não esteja implementada.
4 – No R você pode escrever seus códigos (que chamamos de scripts), e estes são facilmente compartilhados com outras pessoas via arquivo .R.
5 – O R é um dos softwares mais avançados na parte de confecção de gráficos, onde é possível gerar qualquer tipo de gráfico independentemente da complexidade.
6 – O R é extremamente eficiente em análise de dados, devido seu grande número de pacotes com modelos, fórmulas e testes estatísticos.
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*Para ter direito a essa garantia você terá que finalizar o curso em no máximo 60 dias e também ter participado do grupo do Facebook tentando aprender com os outros alunos.
Neste módulo você vai aprender toda a parte básica do R. Desta forma, mesmo que você nunca tenha usado o R você vai poder acompanhar o curso sem nenhuma dificuldade. Neste módulo vamos estudar: instalação do R e RStudio, instalação e carregamento de pacotes, criação de objetos (vetores, matrizes, listas e dataframes) e manipulação de objetos (importação e exportação de dados).
Neste módulo vamos discutir sobre os 3 princípios básicos da experimentação. Princípios estes que são de extrema importância para a elaboração, condução e análise correta do experimento. Os tópicos deste módulo são: Repetição, Casualização e Controle local.
Neste módulo vamos estudar sobre estatística descritiva, especialmente medidas de posição e dispersão. Também vamos abordar os testes de normalidade e homogeneidade de variância. Este tipo de análise deve ser utilizado durante o pré-processamento dos dados.
Neste módulo vamos discutir sobre os 3 principais delineamentos experimentais que são delineamento inteiramente casualizado, delineamento em blocos casualizados e delineamento em quadrado latino. Você vai aprender as particularidades, vantagens e desvantagens de cada um, quando e como utilizá-los e claro, como fazer a análise de variância para cada delineamento utilizando o R e interpretar os resultados.
Neste módulo vamos conversar sobre os principais tipos de arranjos experimentais que são: arranjo fatorial, parcela subdividida, e experimento hierárquico. Você vai aprender as particularidades, vantagens e desvantagens de cada um, quando e como utilizá-los e claro, como fazer a análise de variância para cada arranjo experimental utilizando o R e interpretar os resultados.
Neste módulo você vai aprender como montar os modelos de regressão linear simples e regressão linear múltipla usando o R e principalmente como interpretar os resultados de cada modelo. Você ainda vai aprender como fazer seleção do melhor modelo de regressão para seu experimento.
Neste módulo vamos abordar tudo que você precisa saber sobre os principais testes de comparação de médias, quando utilizar cada um, como rodar utilizando o R e como fazer a interpretação dos resultados.
Tão importante quanto rodar as análises e interpretar os resultados, é saber apresentar esses resultados para a comunidade cientifica ou para uma reunião na sua empresa. Por isso, neste módulo você vai aprender a fazer os mais variados tipos de gráficos usando o pacote ggplot2 no R.
Leonardo é engenheiro agrônomo pela Universidade Federal do Espirito Santo, com mestrado e doutorado na área de genética e melhoramento pela Universidade Federal de Viçosa. Possui experiência internacional na Iowa State University aplicando técnicas avançadas de programação em R. Trabalhou 3 anos como Data Scientist Specialist na empresa Bayer. Tem experiência de mais de 10 anos utilizando o software R para análises estatísticas nas mais variadas áreas tais como estatística experimental, análise multivariada, inteligência artificial, modelos mistos e seleção genômica. Possui mais de 40 artigos científicos publicados aplicando diferentes metodologias de análise de dados tais como, estatística experimental, modelos de regressão, análise multivariada e machine learning. Atualmente, é professor das disciplinas Softwares Aplicados ao Melhoramento e Delineamentos Experimentais no Melhoramento da UNIS, e sócio fundador e professor da empresa Analise.
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O Software R pode ser utilizado nos sistemas operacionais Windows, Linux e macOS.
Sim. Todo material utilizado durante o curso será disponibilizado para o estudante. Não apenas os scripts, mas caso o curso tenha PowerPoint ou apostila em pdf, também será disponibilizado.
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