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Il y a 5 modules dans ce cours
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.
Inclus
6 vidéos8 lectures8 devoirs2 sujets de discussion1 plugin
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6 vidéos•Total 36 minutes
Introdução ao fascinante mundo da programação•6 minutes
Diversão com R•6 minutes
Carrie: Primeiros passos em R•4 minutes
Linguagens de programação•5 minutes
Introdução a R •6 minutes
Introdução ao RStudio •8 minutes
8 lectures•Total 85 minutes
Programa do curso•10 minutes
O debate R versus Python•10 minutes
Registro de aprendizagem: Prepare-se para explorar a linguagem R•20 minutes
Maneiras de aprender sobre programação•10 minutes
De planilhas ao SQL e à linguagem R •10 minutes
Quando usar o RStudio•10 minutes
Conectando com outros analistas na comunidade R•10 minutes
Glossário: Termos e definições•5 minutes
8 devoirs•Total 312 minutes
Desafio semanal 1•40 minutes
Autorreflexão: Faça uma pergunta•20 minutes
Atividade prática opcional: Download e instalação de R•60 minutes
Atividade prática opcional: Console de R•60 minutes
Teste seu conhecimento em linguagens de programação•6 minutes
Atividade prática: Acesso ao RStudio na nuvem•60 minutes
Atividade prática opcional: Primeiros passos em RStudio Desktop•60 minutes
Teste seu conhecimento em programação com RStudio•6 minutes
2 sujets de discussion•Total 20 minutes
Conhecer os colegas•10 minutes
R&R...Studio! •10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Revisão: Seu roteiro para o Certificado de Data Analytics•15 minutes
Programação usando RStudio
Module 2•6 heures à terminer
Détails du module
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.
Inclus
8 vidéos8 lectures7 devoirs1 sujet de discussion1 plugin
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8 vidéos•Total 48 minutes
Programação usando RStudio•3 minutes
Princípios básicos de programação•9 minutes
Operadores e cálculos•6 minutes
O presente que continua sendo útil•4 minutes
Boas-vindas ao tidyverse•6 minutes
Mais informações sobre o tidyverse •6 minutes
Como trabalhar com pipes•10 minutes
Connor: Dicas de codificação•5 minutes
8 lectures•Total 75 minutes
Vetores e listas em R•10 minutes
Datas e horas em R•10 minutes
Outras estruturas de dados comuns•10 minutes
Operadores lógicos e instruções condicionais•10 minutes
Guia: Como manter seu código legível•10 minutes
Pacotes em R disponíveis •10 minutes
Recursos de R para mais ajuda•10 minutes
Glossário: Termos e definições•5 minutes
7 devoirs•Total 191 minutes
Desafio semanal 2•45 minutes
Teste seu conhecimento sobre conceitos de programação•8 minutes
Atividade prática: R Sandbox•60 minutes
Teste seu conhecimento sobre codificação em R•6 minutes
Atividade prática: como instalar e carregar o tidyverse•60 minutes
Teste seu conhecimento sobre pacotes de R •6 minutes
Teste seu conhecimento sobre o tidyverse•6 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Consultas e programação •10 minutes
1 plugin•Total 30 minutes
Conceitos básicos de R•30 minutes
Como trabalhar com dados em R
Module 3•8 heures à terminer
Détails du module
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.
Inclus
8 vidéos8 lectures8 devoirs2 sujets de discussion1 plugin
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8 vidéos•Total 41 minutes
Dados em R •1 minute
data frames em R •5 minutes
Como trabalhar com data frames•5 minutes
Limpeza com o básico•8 minutes
Organize seus dados•7 minutes
Transformando dados•5 minutes
Mesmos dados, diferentes outcomes•5 minutes
A função bias•6 minutes
8 lectures•Total 75 minutes
Mais informações a respeito dos tibbles•10 minutes
O básico da importação de dados•10 minutes
Convenções de nomenclatura de arquivos•10 minutes
Mais sobre os operadores de R•10 minutes
Opcional: Crie um data frame manualmente •10 minutes
Amplo a longo com tidyr•10 minutes
Como trabalhar com dados enviesados•10 minutes
Glossário: Termos e definições•5 minutes
8 devoirs•Total 320 minutes
Desafio semanal 3•60 minutes
Atividade prática: Crie seu próprio data frame •60 minutes
Atividade prática: Como importar e trabalhar com dados•60 minutes
Teste seu conhecimento sobre os data frames em R•8 minutes
Atividade prática: Limpar dados em R •60 minutes
Teste seus conhecimentos sobre limpeza de dados •6 minutes
Atividade prática: Como mudar seus dados•60 minutes
Teste seu conhecimento sobre as funções em R•6 minutes
2 sujets de discussion•Total 20 minutes
Dados em R versus SQL•10 minutes
Compare a limpeza de dados em diferentes plataformas•10 minutes
1 plugin•Total 3 minutes
Teste seus conhecimentos sobre limpeza de dados •3 minutes
Saiba mais sobre visualizações, estética e anotações
Module 4•9 heures à terminer
Détails du module
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.
Inclus
9 vidéos7 lectures9 devoirs1 sujet de discussion1 plugin
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9 vidéos•Total 56 minutes
Visualizações em R•2 minutes
Fundamentos da visualização em R e tidyverse•6 minutes
Primeiros passos com ggplot()•10 minutes
Joseph: Trajeto de carreira para analistas de pessoas•4 minutes
Como aprimorar as visualizações em R•8 minutes
Faça mais com o ggplot•8 minutes
Elementos estéticos e facetas•5 minutes
Camada de anotação•7 minutes
Como salvar suas visualizações•5 minutes
7 lectures•Total 65 minutes
Problemas comuns nas visualizações em R•10 minutes
Atributos estéticos•10 minutes
Suavização•10 minutes
Filtros e gráficos •10 minutes
Como desenhar setas e formas em R•10 minutes
Como salvar imagens sem ggsave()•10 minutes
Glossário: Termos e definições•5 minutes
9 devoirs•Total 378 minutes
Desafio semanal 4•50 minutes
Atividade prática: Visualizando dados com ggplot2.•60 minutes
Atividade prática: Usando o ggplot•60 minutes
Teste seus conhecimentos sobre visualizações de dados em R•8 minutes
Atividade prática: Estéticas e visualizações•60 minutes
Atividade prática: Filtros e gráficos•60 minutes
Testar seu conhecimento sobre estética na análise •10 minutes
Atividade prática: Anotando e salvando as visualizações•60 minutes
Teste seu conhecimento sobre anotação e salvamento das visualizações•10 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Visualizações no Tableau versus em R •10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Elementos do ggplot•15 minutes
Documentação e relatórios
Module 5•8 heures à terminer
Détails du module
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.
Inclus
8 vidéos5 lectures9 devoirs1 sujet de discussion
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8 vidéos•Total 34 minutes
Documentação e relatórios•3 minutes
Visão geral de R Markdown•4 minutes
Como usar R Markdown em RStudio•4 minutes
Estrutura de documentos de markdown•6 minutes
Meg: A programação é empoderadora•4 minutes
Ainda mais elementos de documento•4 minutes
Blocos de código•7 minutes
Exportação de documentação•4 minutes
5 lectures•Total 35 minutes
Recursos de R Markdown•10 minutes
Opcional: Notebooks Jupyter•10 minutes
Formatos de saída em R Markdown•10 minutes
Glossário: Termos e definições•5 minutes
A seguir...•0 minutes
9 devoirs•Total 375 minutes
Desafio semanal 5•40 minutes
Desafio do curso•65 minutes
Atividade prática: Seu notebook de R Markdown•60 minutes
Teste seus conhecimentos sobre documentação e relatórios•10 minutes
Teste seus conhecimentos sobre como criar documentos de R Markdown•10 minutes
Atividade prática: Adicionando blocos de código a notebooks de R Markdown•60 minutes
Atividade prática: Como exportar seu notebook de R Markdown•60 minutes
Atividade prática: Como usar os modelos de R Markdown•60 minutes
Teste seu conhecimento sobre blocos de código •10 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Como usar os notebooks de R Markdown•10 minutes
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
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.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.9
203 avis
5 stars
93,10 %
4 stars
4,92 %
3 stars
0,98 %
2 stars
0 %
1 star
0,98 %
Affichage de 3 sur 203
J
JS
5·
Révisé le 10 janv. 2023
Curso muito importante , nele adquiri bastante conhecimento.
J
JS
5·
Révisé le 26 déc. 2023
Curso muito bom apresenta diversos conteúdos e ferramentas interessantes sobre analise de dados além de ser um curso com bastante pratica facilitando o aprendizado.
G
GM
5·
Révisé le 17 janv. 2024
Excelente curso! Agregou muito na formação de Analista de Dados
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.