O que é Data Analytics?

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.

Análise de dados com programação em R

This course is part of Google Data Analytics (PT) Professional Certificate

Instructor: Google Career Certificates

10,195 already enrolled

Included with

Learn more

5 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

203 reviews

Beginner level

Recommended experience

Flexible schedule

4 weeks at 10 hours a week

Learn at your own pace

99%

Most learners liked this course

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What you'll learn

Descrever a linguagem R e seu ambiente de programação
Explicar os conceitos fundamentais associados à programação em R, como funções, variáveis, tipos de dados, pipes e vetores
Descrever as opções para gerar visualizações em R.
Demonstrar conhecimento da formatação básica em R Markdown para criar estrutura e enfatizar o conteúdo

Skills you'll gain

Tools you'll learn

Details to know

Shareable certificate

Add to your LinkedIn profile

Assessments

41 assignments

Taught in Portuguese (Brazil)

Build your Data Analysis expertise

This course is part of the Google Data Analytics (PT) Professional Certificate

When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Professional Certificate.

Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate from Google

There are 5 modules in this course

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.

Module details

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.

What's included

6 videos8 readings8 assignments2 discussion prompts1 plugin

6 videosTotal 36 minutes

Introdução ao fascinante mundo da programação6 minutes
Diversão com R6 minutes
Carrie: Primeiros passos em R4 minutes
Linguagens de programação5 minutes
Introdução a R 6 minutes
Introdução ao RStudio 8 minutes

8 readingsTotal 85 minutes

Programa do curso10 minutes
O debate R versus Python10 minutes
Registro de aprendizagem: Prepare-se para explorar a linguagem R20 minutes
Maneiras de aprender sobre programação10 minutes
De planilhas ao SQL e à linguagem R 10 minutes
Quando usar o RStudio10 minutes
Conectando com outros analistas na comunidade R10 minutes
Glossário: Termos e definições5 minutes

8 assignmentsTotal 312 minutes

Autorreflexão: Faça uma pergunta20 minutes
Atividade prática opcional: Download e instalação de R60 minutes
Atividade prática opcional: Console de R60 minutes
Teste seu conhecimento em linguagens de programação6 minutes
Atividade prática: Acesso ao RStudio na nuvem60 minutes
Atividade prática opcional: Primeiros passos em RStudio Desktop60 minutes
Teste seu conhecimento em programação com RStudio6 minutes
Desafio semanal 140 minutes

2 discussion promptsTotal 20 minutes

Conhecer os colegas10 minutes
R&R...Studio! 10 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Revisão: Seu roteiro para o Certificado de Data Analytics15 minutes

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.

What's included

8 videos8 readings7 assignments1 discussion prompt1 plugin

8 videosTotal 48 minutes

Programação usando RStudio3 minutes
Princípios básicos de programação9 minutes
Operadores e cálculos6 minutes
O presente que continua sendo útil4 minutes
Boas-vindas ao tidyverse6 minutes
Mais informações sobre o tidyverse 6 minutes
Como trabalhar com pipes10 minutes
Connor: Dicas de codificação5 minutes

8 readingsTotal 75 minutes

Vetores e listas em R10 minutes
Datas e horas em R10 minutes
Outras estruturas de dados comuns10 minutes
Operadores lógicos e instruções condicionais10 minutes
Guia: Como manter seu código legível10 minutes
Pacotes em R disponíveis 10 minutes
Recursos de R para mais ajuda10 minutes
Glossário: Termos e definições5 minutes

7 assignmentsTotal 191 minutes

Teste seu conhecimento sobre conceitos de programação8 minutes
Atividade prática: R Sandbox60 minutes
Teste seu conhecimento sobre codificação em R6 minutes
Atividade prática: como instalar e carregar o tidyverse60 minutes
Teste seu conhecimento sobre pacotes de R 6 minutes
Teste seu conhecimento sobre o tidyverse6 minutes
Desafio semanal 245 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

Consultas e programação 10 minutes

1 pluginTotal 30 minutes

Conceitos básicos de R30 minutes

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.

What's included

8 videos8 readings8 assignments2 discussion prompts1 plugin

8 videosTotal 41 minutes

Dados em R 1 minute
data frames em R 5 minutes
Como trabalhar com data frames5 minutes
Limpeza com o básico8 minutes
Organize seus dados7 minutes
Transformando dados5 minutes
Mesmos dados, diferentes outcomes5 minutes
A função bias6 minutes

8 readingsTotal 75 minutes

Mais informações a respeito dos tibbles10 minutes
O básico da importação de dados10 minutes
Convenções de nomenclatura de arquivos10 minutes
Mais sobre os operadores de R10 minutes
Opcional: Crie um data frame manualmente 10 minutes
Amplo a longo com tidyr10 minutes
Como trabalhar com dados enviesados10 minutes
Glossário: Termos e definições5 minutes

8 assignmentsTotal 320 minutes

Atividade prática: Crie seu próprio data frame 60 minutes
Atividade prática: Como importar e trabalhar com dados60 minutes
Teste seu conhecimento sobre os data frames em R8 minutes
Atividade prática: Limpar dados em R 60 minutes
Teste seus conhecimentos sobre limpeza de dados 6 minutes
Atividade prática: Como mudar seus dados60 minutes
Teste seu conhecimento sobre as funções em R6 minutes
Desafio semanal 360 minutes

2 discussion promptsTotal 20 minutes

Dados em R versus SQL10 minutes
Compare a limpeza de dados em diferentes plataformas10 minutes

1 pluginTotal 3 minutes

Teste seus conhecimentos sobre limpeza de dados 3 minutes

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.

What's included

9 videos7 readings9 assignments1 discussion prompt1 plugin

9 videosTotal 56 minutes

Visualizações em R2 minutes
Fundamentos da visualização em R e tidyverse6 minutes
Primeiros passos com ggplot()10 minutes
Joseph: Trajeto de carreira para analistas de pessoas4 minutes
Como aprimorar as visualizações em R8 minutes
Faça mais com o ggplot8 minutes
Elementos estéticos e facetas5 minutes
Camada de anotação7 minutes
Como salvar suas visualizações5 minutes

7 readingsTotal 65 minutes

Problemas comuns nas visualizações em R10 minutes
Atributos estéticos10 minutes
Suavização10 minutes
Filtros e gráficos 10 minutes
Como desenhar setas e formas em R10 minutes
Como salvar imagens sem ggsave()10 minutes
Glossário: Termos e definições5 minutes

9 assignmentsTotal 378 minutes

Atividade prática: Visualizando dados com ggplot2.60 minutes
Atividade prática: Usando o ggplot60 minutes
Teste seus conhecimentos sobre visualizações de dados em R8 minutes
Atividade prática: Estéticas e visualizações60 minutes
Atividade prática: Filtros e gráficos60 minutes
Testar seu conhecimento sobre estética na análise 10 minutes
Atividade prática: Anotando e salvando as visualizações60 minutes
Teste seu conhecimento sobre anotação e salvamento das visualizações10 minutes
Desafio semanal 450 minutes

1 discussion promptTotal 10 minutes

Visualizações no Tableau versus em R 10 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Elementos do ggplot15 minutes

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.

What's included

8 videos5 readings9 assignments1 discussion prompt

8 videosTotal 34 minutes

Documentação e relatórios3 minutes
Visão geral de R Markdown4 minutes
Como usar R Markdown em RStudio4 minutes
Estrutura de documentos de markdown6 minutes
Meg: A programação é empoderadora4 minutes
Ainda mais elementos de documento4 minutes
Blocos de código7 minutes
Exportação de documentação4 minutes

5 readingsTotal 35 minutes

Recursos de R Markdown10 minutes
Opcional: Notebooks Jupyter10 minutes
Formatos de saída em R Markdown10 minutes
Glossário: Termos e definições5 minutes
A seguir...0 minutes

9 assignmentsTotal 375 minutes

Atividade prática: Seu notebook de R Markdown60 minutes
Teste seus conhecimentos sobre documentação e relatórios10 minutes
Teste seus conhecimentos sobre como criar documentos de R Markdown10 minutes
Atividade prática: Adicionando blocos de código a notebooks de R Markdown60 minutes
Atividade prática: Como exportar seu notebook de R Markdown60 minutes
Atividade prática: Como usar os modelos de R Markdown60 minutes
Teste seu conhecimento sobre blocos de código 10 minutes
Desafio semanal 540 minutes
Desafio do curso65 minutes