In evandeilton/rnp: R NA PRATICA - Pacote de recursos extras

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Introdução

R é uma das linguagens que mais cresce atualmente no mundo da programação científica. Esta linguagem tem sido uma das mais requisitadas por empresas, centros de pesquisa e por recrutadores das áreas de analytics e data science. Isso graças ao poder de processamento, aos recursos e à sua capacidade de expansão. R é uma linguagem científica, cross-plataforma, orientada a objetos, free e open source com uma comunidade de desenvolvedores e colaboradores global extremamente ativa.

R NA PRÁTICA

O R NA PRÁTICA foi originalmente uma ideia que surgiu com o desejo de ajudar a disseminar a linguagem R como uma ferramenta de apoio para o estudo de ciência de dados para pessoas de todos os níveis. A ideia do R NA PRATICA cresceu e tornou-se um projeto de maior abrangência envolvendo os temas como a propría programação em R, Estatística e probabilidade para Data Science.

O pacote rnp

Muitas funções estão sendo criadas à medida em que o projeto ganha volume e os novos módulos vão sendo escritos. Para condensar tudo em um local apropriado e de fácil consulta, surgiu a ideia de empacotar estes recursos e disponibilizá-los aqui no github. Este é o pacote rnp.

Materiais como funções, algumas bases de dados e documentos disponibilizados aqui são para ajudar a todos que desejam aprender, melhorar, atualizar seus conhecimentos em R, Estatística e Ciência de dados e assim se destacar na descoberta de conhecimentos através de dados.

Bugs

Caso encontre algum bug ou tenha interesse em solicitar alguma inclusão de função, favor postar nas issues do pacote aqui para que possamos atender nas próximas atualizações do pacote.

Instalação do pacote

  # Se não tiver o devtools, instalar.
  if(!require(devtools)){
    install.packages("devtools")
  }

  # Instalar o rnp
  devtools::install_github("evandeilton/rnp")

  # Carregar o pacote
  require("rnp")
  ?rnp::rnp_freq

  # Vinheta
  # Se não tiver o prettydoc, a vinheta não roda
  if(!require(prettydoc)){
    install.packages("prettydoc")
  }
  vignette("rnp")

Programa integrado

O R NA PRATICA engloba cinco módulos. O primeiro já está completo e disponível. Os demais estão em fase de desenvolvimento:

• Módulo - I (Data Wrangling com R para Ciência de Dados)
• Módulo - II (Estatística descritiva para Data Science com R)
• Módulo - III (Introdução à probabilidade para Data Science com R)
• Módulo - VI (Testes de hipóteses para Data Science com R)
• Módulo - V (Modelagem estatística para Data Science com R)

Módulo - I (Data Wrangling com R para Ciência de Dados)

Neste módulo exploramos o conceito Data Wrangling que é um tanto genérico em nosso português brasileiro, mas poderia ser traduzido como disputa/briga/luta de dados. Esta disputa está intimamente ligada ao processo de transformação de dados para obter conhecimento e isso inclui: obtenção, transformação, limpeza, agregação, visualização e criação de bases limpas para fins de Analytics na Ciência de Dados.

Neste módulo o aluno aprenderá: https://www.udemy.com/r-na-pratica-ciencia-de-dados/

• Operadores, sequências, funções, loops, família apply e gráficos dos sistemas base, lattice e ggplot2;
• Agregação, transformação, estatística descritiva de dados e tabelas de frequências;
• Dominará a criação de códigos otimizados em R com o moderno operador pipe "%>%" e os pacotes do tidyverse;
• Terá domínio sobre o processo de obtenção de conhecimento a partir de dados passando pelo ciclo de análise de situação problema, obtenção de dados, preparação, análise, visualização e comunicação de resultados com R Markdown;
• Será capaz de resolver cases de estudo e problemas com dados e situações reais.
• Terá um vasto material de consulta com amostras de códigos e bases de dados de exemplos de todas as video aulas para reforçar seus conhecimentos e aplicações no dia-a-dia.

Módulo - II (Estatística descritiva para Data Science com R)

Em desenvolvimento (0%=================80%======100%)

Módulo - III (Introdução à probabilidade para Data Science com R)

Em desenvolvimento (0%====10%===================100%)

Módulo - VI (Testes de hipóteses para Data Science com R)

Em desenvolvimento (0%==5%======================100%)

Módulo - V (Modelagem estatística para Data Science com R)

Em desenvolvimento (0%=1%=======================100%)

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evandeilton/rnp documentation built on Oct. 22, 2022, 6:10 a.m.