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Linguagens de Programação - R, Python, Matlab

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    Linguagens de Programação
  • Introdução - Linguagens de Programação - R, Python e Matlab
    Grátis
    • Apresentação do Instrutor
    • Agenda
  • Linguagem R
  • Introdução a Linguagem R e Ambientes de Desenvolvimento
    • Introdução a Linguagem R e Ambientes de Desenvolvimento
    • Introdução a Linguagem R e IDEs - Demo
    • Introdução a Linguagem R e IDEs
  • Estruturas Básicas no R
    • Estruturas Básicas no R
    • Estruturas Básicas no R - Demo
  • Vetores e Matrizes no R
    • Vetores e Matrizes no R
    • Vetores e Matrizes no R - Demo
  • Listas no R
    • Listas no R
    • Listas no R - Demo
  • Factors no R
    • Factors no R
    • Factors no R - Demo
  • Instalando Novos Pacotes
    • Instalando Novos Pacotes
  • Manipulando Dados com Data Frames
    • Manipulando Dados com Data Frames
    • Data Frames - Demo
  • Visualização de dados com R
    • Visualização de dados com R
    • Visualização de dados com R - Demo
  • Machine Learning com R
    • Machine Learning com R
  • Linguagem Python
  • Introdução a Linguagem Python
    • Introdução a Linguagem Python
    • Introdução a Linguagem Python - Demo
  • Estruturas Básicas no Python
    • Estruturas Básicas no Python - Parte 1
    • Estruturas Básicas no Python - Parte 2
    • Estruturas Básicas no Python - Demo
  • Novos Pacotes, Módulos e Funções
    • Novos Pacotes, Módulos e Funções
    • Novos Pacotes, Módulos e Funções - Demo
  • NumPy e Pandas
    • NumPy e Pandas
    • NumPy e Pandas - Demo
  • Visualização de Dados com Python
    • Visualização de Dados com Python
    • Visualização de Dados com Python - Demo
  • Machine Learning no Python
    • Machine Learning no Python - Regression

Descrição do curso

Uma das etapas para sua formação como um Cientista de Dados ou especialista em Machine Learning é aprender a programar em R, Python ou Matlab. As linguagens R e Python são simples (e gratuítas) para instalar e relativamente fáceis de começar a usar. Este curso é ideal para quem deseja manipular, processar e limpar dados, permitindo análises mais complexas e precisas fazendo uso das linguagens R ou Python. Este curso aborda também uma introdução a linguagem Matlab.

Categoria: Cientista de Dados

Informações gerais

Conteúdo
  • Linguagem R
  • Introdução a Linguagem R e Ambiente de Desenvolvimento
  • Estruturas básicas no R
  • Vetores no R
  • Matrizes e Listas no R
  • Fatores/Factors no R
  • Instalando novos pacotes no R
  • Manipulando Dados com Data Frames
  • Visualização de dados com R
  • Machine Learning com R (Regression)
  • Machine Learning com R (Classification)
  • Introdução ao Microsoft R
  • Linguagem Python
  • Introdução a Python
  • Ambiente de desenvolvimento
  • Estruturas básicas no Python (Variáveis e Tipos)
  • Listas no Python
  • Instalando novos pacotes no Python
  • Vetores e Matrizes no Python
  • Funções e Módulos
  • Visualização de dados com Python
  • Machine Learning com Python (Regression)
  • Machine Learning com Python (Classification)
  • Python no SQL Server 2017
  • Linguagem MatLab
  • Introdução ao Matlab
Objetivo

Qual o conhecimento esperado do aluno antes de participar?

É esperado que o aluno possua conhecimentos básicos de Windows e lógica de programação. Conhecimentos básicos em banco de dados também contribuirão para um melhor entendimento do curso (não mandatório).

Qual o tempo de acesso ao curso?

O aluno terá acesso ao conteúdo do curso pelo período de 30 dias após a data de Início do treinamento.

Existem outras Formas de pagamento?

Entre em contato com Treinamento@bidobrasil.com.br para solicitar pagamento à vista ou via boleto bancário. Para pagamento à vista considerar 5% de desconto.

Quais outros cursos para aprimorar meus conhecimentos em gestão da informação?

Conheça a Formação de Analista de Data Warehouse e/ou Formação Analista BI Microsoft.

Público alvo

Cientistas de dados, matemáticos, estatísticos, gerentes de projeto, administradores, gestores e profissionais da área de tecnologia da informação.

Metodologia

Os alunos assistirão vídeo-aulas, farão pesquisas e leitura de textos propostos pelos instrutores, participarão de debates e discussões de grupos através das aulas online e apresentarão ao final de cada etapa os seus trabalhos totalizando 24 horas (estimadas) de Estudos.

Certificado

Certificado será emitido ao final do treinamento.

Professores