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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Este é o sétimo curso do Certificado de Data Analytics do Google. Estes cursos darão a você as habilidades necessárias para se candidatar a cargos empregos de analista de dados de nível inicial. Neste curso, você aprenderá sobre a linguagem de programação conhecida como R. Você descobrirá como usar o RStudio, o ambiente que permite trabalhar em R. O curso também abarcará os aplicativos e ferramentas de software exclusivos de R, como os pacotes de R. Você descobrirá como é possível limpar, organizar, analisar, visualizar e gerar relatórios de dados usando R de maneiras novas e contundentes. Os analistas de dados do Google vão instruir e oferecer maneiras práticas de realizar tarefas comuns de analistas de dados com as melhores ferramentas e recursos.
Os alunos que concluírem este programa de certificação poderão se candidatar a empregos de nível inicial para analista de dados. Nenhuma experiência anterior é necessária.
Ao final deste curso, você poderá:
- Examinar os benefícios de usar a linguagem de programação R.
- Usar o RStudio para aplicar R em suas análises.
- Explorar os conceitos fundamentais da programação em R.
- Explorar o conteúdo e os componentes dos pacotes de R, inclusive o pacote Tidyverse.
- Compreender os dataframes e seu uso em R.
- Conhecer as opções para gerar visualizações em R.
- Saber sobre R Markdown para documentar a programação em R.
R é uma linguagem de programação que pode ajudá-lo em seu processo de análise de dados. Nesta parte do curso, você aprenderá sobre R e RStudio, o ambiente que você usará para trabalhar em R. Você explorará os benefícios de usar o R e RStudio, assim como os componentes de RStudio que o ajudarão a começar.
Introdução ao fascinante mundo da programação•6 Minuten
Diversão com R•6 Minuten
Carrie: Primeiros passos em R•4 Minuten
Linguagens de programação•5 Minuten
Introdução a R •6 Minuten
Introdução ao RStudio •8 Minuten
8 Lektüren•Insgesamt 85 Minuten
Programa do curso•10 Minuten
O debate R versus Python•10 Minuten
Registro de aprendizagem: Prepare-se para explorar a linguagem R•20 Minuten
Maneiras de aprender sobre programação•10 Minuten
De planilhas ao SQL e à linguagem R •10 Minuten
Quando usar o RStudio•10 Minuten
Conectando com outros analistas na comunidade R•10 Minuten
Glossário: Termos e definições•5 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 312 Minuten
Autorreflexão: Faça uma pergunta•20 Minuten
Atividade prática opcional: Download e instalação de R•60 Minuten
Atividade prática opcional: Console de R•60 Minuten
Teste seu conhecimento em linguagens de programação•6 Minuten
Atividade prática: Acesso ao RStudio na nuvem•60 Minuten
Atividade prática opcional: Primeiros passos em RStudio Desktop•60 Minuten
Teste seu conhecimento em programação com RStudio•6 Minuten
Desafio semanal 1•40 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Conhecer os colegas•10 Minuten
R&R...Studio! •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Revisão: Seu roteiro para o Certificado de Data Analytics•15 Minuten
Programação usando RStudio
Modul 2•6 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Usar R pode ajudar você a realizar sua análise com eficiência e eficácia. Nesta parte do curso, você explorará os conceitos fundamentais associados a R. Você aprenderá sobre as funções e as variáveis para cálculos e outra programação. Você também aprenderá sobre os pacotes de R, os quais são coleções das funções de R, código e dados de amostra que você usará em RStudio.
Operadores lógicos e instruções condicionais•10 Minuten
Guia: Como manter seu código legível•10 Minuten
Pacotes em R disponíveis •10 Minuten
Recursos de R para mais ajuda•10 Minuten
Glossário: Termos e definições•5 Minuten
7 Aufgaben•Insgesamt 191 Minuten
Teste seu conhecimento sobre conceitos de programação•8 Minuten
Atividade prática: R Sandbox•60 Minuten
Teste seu conhecimento sobre codificação em R•6 Minuten
Atividade prática: como instalar e carregar o tidyverse•60 Minuten
Teste seu conhecimento sobre pacotes de R •6 Minuten
Teste seu conhecimento sobre o tidyverse•6 Minuten
Desafio semanal 2•45 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Consultas e programação •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 30 Minuten
Conceitos básicos de R•30 Minuten
Como trabalhar com dados em R
Modul 3•8 Stunden abzuschließen
Moduldetails
A linguagem de programação R foi desenvolvida para trabalhar com dados em todas as etapas do processo de análise de dados. Nesta parte do curso, você vai examinar como a linguagem R pode ajudá-lo a estruturar, organizar e limpar seus dados usando funções e outros processos. Você aprenderá sobre data frames e como trabalhar com eles em R. Você também irá rever a questão do viés de dados e como R pode te ajudar nisso.
Mais informações a respeito dos tibbles•10 Minuten
O básico da importação de dados•10 Minuten
Convenções de nomenclatura de arquivos•10 Minuten
Mais sobre os operadores de R•10 Minuten
Opcional: Crie um data frame manualmente •10 Minuten
Amplo a longo com tidyr•10 Minuten
Como trabalhar com dados enviesados•10 Minuten
Glossário: Termos e definições•5 Minuten
8 Aufgaben•Insgesamt 320 Minuten
Atividade prática: Crie seu próprio data frame •60 Minuten
Atividade prática: Como importar e trabalhar com dados•60 Minuten
Teste seu conhecimento sobre os data frames em R•8 Minuten
Atividade prática: Limpar dados em R •60 Minuten
Teste seus conhecimentos sobre limpeza de dados •6 Minuten
Atividade prática: Como mudar seus dados•60 Minuten
Teste seu conhecimento sobre as funções em R•6 Minuten
Desafio semanal 3•60 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Dados em R versus SQL•10 Minuten
Compare a limpeza de dados em diferentes plataformas•10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 3 Minuten
Teste seus conhecimentos sobre limpeza de dados •3 Minuten
Saiba mais sobre visualizações, estética e anotações
Modul 4•9 Stunden abzuschließen
Moduldetails
R é uma ferramenta muito completa para criar visualizações detalhadas. Nesta parte do curso, você aprenderá como usar R para gerar visualizações e resolver problemas relacionados a elas. Você também explorará os recursos de R e de RStudio que podem ajudar com a parte estética de suas visualizações, bem como a fazer anotações e salvá-las.
Fundamentos da visualização em R e tidyverse•6 Minuten
Primeiros passos com ggplot()•10 Minuten
Joseph: Trajeto de carreira para analistas de pessoas•4 Minuten
Como aprimorar as visualizações em R•8 Minuten
Faça mais com o ggplot•8 Minuten
Elementos estéticos e facetas•5 Minuten
Camada de anotação•7 Minuten
Como salvar suas visualizações•5 Minuten
7 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
Problemas comuns nas visualizações em R•10 Minuten
Atributos estéticos•10 Minuten
Suavização•10 Minuten
Filtros e gráficos •10 Minuten
Como desenhar setas e formas em R•10 Minuten
Como salvar imagens sem ggsave()•10 Minuten
Glossário: Termos e definições•5 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 378 Minuten
Atividade prática: Visualizando dados com ggplot2.•60 Minuten
Atividade prática: Usando o ggplot•60 Minuten
Teste seus conhecimentos sobre visualizações de dados em R•8 Minuten
Atividade prática: Estéticas e visualizações•60 Minuten
Atividade prática: Filtros e gráficos•60 Minuten
Testar seu conhecimento sobre estética na análise •10 Minuten
Atividade prática: Anotando e salvando as visualizações•60 Minuten
Teste seu conhecimento sobre anotação e salvamento das visualizações•10 Minuten
Desafio semanal 4•50 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Visualizações no Tableau versus em R •10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Elementos do ggplot•15 Minuten
Documentação e relatórios
Modul 5•8 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Quando estiver pronto para salvar e apresentar sua análise, R terá diferentes opções a serem consideradas. Nesta parte do curso, você explorará R Markdown, um formato de arquivo para criar documentos dinâmicos com R. Você descobrirá como formatar e exportar R Markdown, incluindo como incorporar partes de código R em seus documentos.
Das ist alles enthalten
8 Videos5 Lektüren9 Aufgaben1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
8 Videos•Insgesamt 34 Minuten
Documentação e relatórios•3 Minuten
Visão geral de R Markdown•4 Minuten
Como usar R Markdown em RStudio•4 Minuten
Estrutura de documentos de markdown•6 Minuten
Meg: A programação é empoderadora•4 Minuten
Ainda mais elementos de documento•4 Minuten
Blocos de código•7 Minuten
Exportação de documentação•4 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 35 Minuten
Recursos de R Markdown•10 Minuten
Opcional: Notebooks Jupyter•10 Minuten
Formatos de saída em R Markdown•10 Minuten
Glossário: Termos e definições•5 Minuten
A seguir...•0 Minuten
9 Aufgaben•Insgesamt 375 Minuten
Atividade prática: Seu notebook de R Markdown•60 Minuten
Teste seus conhecimentos sobre documentação e relatórios•10 Minuten
Teste seus conhecimentos sobre como criar documentos de R Markdown•10 Minuten
Atividade prática: Adicionando blocos de código a notebooks de R Markdown•60 Minuten
Atividade prática: Como exportar seu notebook de R Markdown•60 Minuten
Atividade prática: Como usar os modelos de R Markdown•60 Minuten
Teste seu conhecimento sobre blocos de código •10 Minuten
Desafio semanal 5•40 Minuten
Desafio do curso•65 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Como usar os notebooks de R Markdown•10 Minuten
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Grow with Google is an initiative that draws on Google's decades-long history of building products, platforms, and services that help people and businesses grow. We aim to help everyone – those who make up the workforce of today and the students who will drive the workforce of tomorrow – access the best of Google’s training and tools to grow their skills, careers, and businesses.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
4.9
203 Bewertungen
5 stars
93,10 %
4 stars
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3 stars
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2 stars
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1 star
0,98 %
Zeigt 3 von 203 an
J
JS
5·
Geprüft am 10. Jan. 2023
Curso muito importante , nele adquiri bastante conhecimento.
A
AA
4·
Geprüft am 29. Sep. 2023
Curso muito bom, mas acho que faltou um pouco mais de aplicações práticas das funções utilizadas na programação R.
M
MS
5·
Geprüft am 17. März 2023
Excelente! Um material muito bem produzido, qualidade Google garantida e a equipe se prontificou na tradução das legendas para garantir maior acessibilidade, então parabéns e obrigado.
Os dados são um grupo de fatos que podem assumir muitas formas diferentes, como números, imagens, palavras, vídeos, observações e muito mais. Usamos e criamos dados todos os dias, como quando assistimos a um programa ou ouvimos uma música por streaming ou publicamos nas redes sociais.
A análise de dados ou Data Analytics é a coleta, transformação e organização desses fatos para tirar conclusões, fazer previsões e orientar a tomada de decisão informada.
Por que começar uma carreira em Data Analytics?
A quantidade de dados criada todos os dias é enorme. Sempre que você usa seu telefone, procura algo na Internet, ouve música por streaming, faz compras com um cartão de crédito, publica em redes sociais ou usa um GPS para mapear uma rota, está criando dados. As empresas precisam ajustar continuamente os produtos, os serviços, as ferramentas e as estratégias de negócios para atender à demanda dos consumidores e reagir às tendências que aparecem. Por conta disso, as funções de analista de dados são bastante exigidas e bem pagas.
Os analistas de dados interpretam dados e números para ajudar as organizações a tomar melhores decisões de negócios. Eles preparam, processam, analisam e visualizam dados, descobrindo padrões e tendências e respondendo a perguntas importantes pelo caminho. Esse trabalho capacita a equipe geral a tomar melhores decisões de negócios.
Por que se inscrever no Certificado de Data Analytics do Google?
Você aprenderá o conjunto de habilidades necessário para se tornar um analista de dados júnior ou associado no Certificado de Data Analytics do Google. Os analistas de dados sabem fazer a pergunta certa, preparam, processam e analisam dados para terem insights importantes, compartilham as descobertas com as partes interessadas de maneira efetiva e oferecem recomendações com base em dados para a realização de ações conscientes.
Você aprenderá essas habilidades prontas para o trabalho em nosso programa de certificação com um conteúdo interativo (tópicos de discussão, testes, e atividades) em menos de seis meses, com menos de 10 horas de estudo flexível por semana. Você trabalhará com um currículo elaborado com a contribuição dos principais empregadores e líderes do setor, como Tableau, Accenture e Deloitte. Também terá a oportunidade de concluir um estudo de caso que poderá dividir com empregadores em potencial para mostrar seu novo conjunto de habilidades.
Depois de se formar no programa, você terá acesso a recursos de carreira e será conectado diretamente com empregadores que estão contratando para cargos de nível inicial em Data Analytics.
Que experiência é necessária?
Nenhuma experiência anterior com planilhas ou Data Analytics é necessária. Tudo que você precisa é ter nível médio de matemática e curiosidade sobre como as coisas funcionam.
Você precisa ter bons conhecimentos em matemática para conseguir este certificado?
Você não precisa ser um craque da matemática para conseguir este certificado. É preciso ser curioso e aberto para aprender com números (a linguagem dos analistas de dados). Ser um analista de dados competente envolve mais do que matemática: trata-se de fazer as perguntas certas, encontrar as melhores fontes para responder às perguntas de modo eficaz e ilustrar suas descobertas com clareza nas visualizações.
Quais ferramentas e plataformas são ensinadas no currículo?
Você aprenderá a usar ferramentas e plataformas de análise como planilhas (Planilhas Google ou Microsoft Excel), SQL, ferramentas de apresentação (PowerPoint ou Apresentações Google), Tableau, RStudio e Kaggle.
Vocês ensinarão R ou Python?
Este programa ensina a linguagem de programação de código aberto R. Ela é um ótimo ponto de partida para a análise de dados fundamentais e oferece pacotes úteis para iniciantes aplicarem aos projetos. Não abordamos Python no currículo, mas encorajamos você a explorá-lo após a conclusão, se quiser continuar sua jornada de aprendizagem.
Qual plataforma de “planilha” será ensinada?
Os alunos poderão selecionar a plataforma que quiserem usar no programa: Planilhas Google ou Microsoft Excel. Depende da preferência do aluno, e todas as atividades no programa podem ser realizadas em qualquer uma das plataformas.
Você precisa fazer cada curso em ordem?
Recomendamos concluir os cursos na ordem apresentada, pois o conteúdo de cada um deles se baseia nas informações das lições anteriores.
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Certificate?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.