Curso Tableau Data Science & Programming R

Tableau Data Visualization

Curso Tableau Data Science & Programming R

16 horas
Visão Geral
  • R é uma linguagem de programação e ambiente de software para computação estatística. Juntamente com o R e o Tableau, os usuários podem implementar os recursos analíticos do R com as visualizações do Tableau para uma análise eficaz dos dados.
  • Esse treinamento ao vivo, conduzido por instrutor (no local ou remoto), é destinado a cientistas de dados que desejam programar no R for Tableau.
Objetivo

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

  • Implemente a análise do Tableau com R.
  • Chame os algoritmos R no Tableau para automatizar o processamento de dados.
  • Estruture e visualize funções R no Tableau.
  • Tome decisões orientadas por dados para operações de negócios.
Publico Alvo
  • Cientistas de dados
Pre-Requisitos
  • Experiência com o Tableau
Informações Gerais
  • Carga horaria 16h
  • Se aos sábados o curso acontece de 09h às 18h, total de 2 sábados,
  • se noturno o curso acontece de segunda a sexta das 19h às 23h, total de 4 noites,
  • se in-company o curso acontece de 08h às 17h total de 3 dias,

Formato de Entrega:

  • presencial em sala de aula 
  • ou on-line ao vivo em tempo real
Materiais
Inglês & Português
Conteúdo Programatico

Introdução

  1. Programação básica e sintaxe em R
  2. Variáveis
  3. rotações
  4. Instruções condicionais

Fundamentos de R

  1. O que são vetores?
  2. Funções e pacotes em R

Preparando o ambiente de desenvolvimento

  1. Instalando e configurando o R e o RStudio
  2. Configurando o Rserve

Classificação de dados

  1. Movendo dados entre R e Tableau
  2. Preparando e limpando dados
  3. Modelagem e script em R

Regressões no R e no Tableau

  1. Criando um modelo de regressão
  2. Visualizando regressões
  3. Prevendo e comparando valores

Cluster e modelos

  1. Trabalhando com Algoritmos de Cluster
  2. Criando Clusters
  3. Visualizando Dados em Cluster

Análise avançada com R e Tableau

  1. Usando CRISP-DM
  2. Trabalhando com modelos TDSP
  3. Resumindo dados

Resumo e conclusão

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