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Introdução à Ciência de Dados com R/tidyverse

Notebook recomendado

  • CPU i3 (6a geração ou melhor), RAM >= 4Gb, Windows10
  • Tela: 14” (ou maior) e “full HD” (1920x1080). Evitar telas HD “puro” (720p)
  • Exemplo: Samsung Essentials E30

Downloads p/ Windows10

Pós-Instalação

  • Instalar pacote tidyverse executando no cmd prompt:
    • R -e "install.packages('tidyverse',repo='https://cloud.r-project.org')"

Git e GitHub

Plano de Aulas (sujeito a alterações)

  • Aula 1
    • Slides introdutórios
    • Colocamos alunos no GitHub, fork do repositório, clonagem
    • Navegação no RStudio
    • Comandos básicos de R no console
  • Aula 2
    • “refork” do projeto c/ delete, clonagem
    • Comandos basicos do R num script .R
    • Introdução a notebooks
    • Criação de dataframes manualmente
    • Leitura e exportação de dataframes com arquivos .csv
  • Aula 3
    • Rename remote: git remote set-url origin https://github.com/dan-reznik/MPRJ-Main
    • Atualizar o fork do projeto
      • git remote add upstream https://github.com/dan-reznik/MPRJ-Main && git fetch upstream && git checkout master && git merge upstream/master
      • Nota: em caso de erro de merge, git add . && git commit -m "fix merge" && git merge upstream/master
      • “push” p/ seu fork pelo Rstudio
    • Introdução ao “pipe” %>%
    • Os “verbos” do dplyr: select, filter, mutate, arrange, group_by, summarize
    • Cheatsheets
    • Exercícios dplyr
  • Aula 4
  • Aula 5
    • RMarkdown, cheatsheet
    • Projeto:
      • Escolher dataset aberto
      • Propor questão de negócios + visualizações
      • Criar página do projeto no github.com README.Rmd
      • Ingestão e preparo dos dados
  • Aula 6
    • Projeto
      • Finalização
      • Entrega / Apresentação

Exercícios

Projetos

Tutoriais

  • Combina múltiplos CSVs num só dataframe: repo

Livros Online (grátis)

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