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• Entendendo o R
• Instalação do R-studio e R
• Primeiros passos com o R
• Uso do help
• Objetos no R
• Características
• Tipos de objetos
• Vetores
• Matrizes
• Data frames
• Listas
• Funções
• Identificação de valores faltantes e especiais
• Workspace do r(área de trabalho)
• Salvar uma workspace
• Leitura de uma workspace
• Acesso pelo R-studio
• Pacotes do R
• Entendimento dos diferentes tipos de pacotes
• Uso dos comandos library, intall package,require
• Trabalhando com leitura de arquivos externos
• Leitura através do R-studio
• Lendo um arquivo na web
• Sumarizando dados
• Selecionando dados
• Uso dos conectores lógicos
• Gráficos (análise de dados e apresentação)
• Exportando gráficos
• Tipos de gráficos: Histogramas, Ramo e Folha, Box-plot, Gráfico de dispersão,Gráfico de barras, Setores
• Programação: Comando FOR, Criando funções pelo R-studio, Uso de Estatísticas
• Variáveis qualitativas: Nominais e Ordinais
• Variáveis quantitativas: Discretas e Continuas
• Análise univariada e bivariada
• Teste de hipóteses
• Teste de uma distribuição normal
• Teste chi-quadrado para aderência
• Comparação de duas médias
• Comparação de médias múltiplas pelo teste de Tukey
• Regressão linear simples
• Regressão linear múltipla
• Mineração de dados com o R
• Uso do Google Vis ( biblioteca gráfica do Google)
• Conhecendo a biblioteca DPLYR para Consultar e Manipular Dataframes e DataSets
• Inspecionando e selecionando dados com DPLYR
• Filtrando Dados - Filter DPLYR
• Classificação de Dados com DPLYR
• Renomeando Atributos do DataSets
• Criando Novos Atributos ou Itens Calculados com MUTATE
• Agrupando Dados no DPLYR
• Sumarização de Dados
• Estabelecendo Relacionamento entre Datasets/Dataacframes (INNER JOIN/LEFT/RIGHT/ANTI/FULL JOIN)