Introdução ao R: última turma começa hoje, 22/04!

Chega à última turma o nosso curso pioneiro de Introdução ao R. No ar desde 2015 e já tendo formado milhares de alunos, o curso de Introdução ao R encerra o seu ciclo com uma última turma a ser iniciada nessa segunda-feira, 22/04. O objetivo do curso é introduzir o aluno ao mundo do R, levando o mesmo desde a instalação de programas até uma introdução à modelagem e previsão dentro da linguagem.

O curso é voltado para quem trabalha com análise de dados, usa o Excel ou algum programa estatístico como o Eviews, STATA, SPSS, SAS, etc. O R é um software gratuito, com uma comunidade incrível que produz inúmeras facilidades todos os dias. São mais de 12 mil pacotes que reúnem soluções para uma infinidade de problemas de análise de dados. Tenha acesso a uma ferramenta incrível para coleta, tratamento, análise e apresentação de dados em um ambiente de alta produtividade. Transforme a forma como você faz seu trabalho ou termina seus estudos: use R!

Ainda dá tempo de se inscrever aqui.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Construindo RAG para Análise do COPOM com SmolAgents

Este exercício demonstra, passo a passo, como aplicar o conceito de Retrieval-Augmented Generation (RAG) com agentes inteligentes na análise de documentos econômicos. Utilizando a biblioteca SmolAgents, desenvolvemos um agente capaz de interpretar e responder a perguntas sobre as atas do COPOM com base em buscas semânticas.

Como criar um Agente de IA?

Unindo conhecimentos sobre Tools, LLMs e Vector Stores, agora é hora de integrar diferentes conceitos e aprender a construir um Agente de IA completo. Neste post, nosso objetivo será criar um Agente capaz de responder perguntas sobre o cenário macroeconômico brasileiro, utilizando dados de expectativas de mercado do Boletim Focus do Banco Central do Brasil (BCB) e o framework LangChain no Python.

Como criar um Supervisor de Agentes com LangGraph

Este tutorial mostra como construir um supervisor multiagente usando LangGraph, integrando dois agentes especialistas: um focado em pesquisa na internet com Tavily e outro especializado em operações matemáticas. Para orquestrar esses agentes, utilizamos o modelo Gemini 2.0 da Google.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.