Saia do básico, mude do Excel para o R

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

EXCEL é a ferramenta mais avançada que você conhece para lidar com dados? Estatística e Econometria são palavras desconhecidas para você? Elas te dão medo? Você já ouviu falar em Data Science?

Então, esse e-mail é para você! Muita gente por aí anda complicando o termo Data Science. Divulgam-o como se fosse algo voltado apenas para especialistas. Mas não é!

Data Science surgiu do crescimento de base de dados, da grande disponibilidade de informação. Era preciso, então, construir e organizar um conjunto de técnicas para lidar com essa montanha de dados. Assim, nasceu a área de Data Science ou Ciência de Dados.

E esse conjunto de técnicas de Data Science é voltado para todas as áreas, para qualquer profissional que esteja envolto no seu dia a dia com a coleta, tratamento, análise e apresentação de dados! É voltada para você! Você que precisa retirar informação relevante de um conjunto de dados aparentemente confuso.

Saia do básico, saia do Excel e vem para o mundo do R!

[/et_pb_text][et_pb_button admin_label="Botão" button_url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/" url_new_window="off" button_text="Conhecer Cursos de R" button_alignment="center" background_layout="light" custom_button="off" button_letter_spacing="0" button_use_icon="default" button_icon_placement="right" button_on_hover="on" button_letter_spacing_hover="0" /][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como automatizar o tratamento de dados feito no Excel usando o Python?

Segundo a pesquisa “State of Data Science”, profissionais de dados gastam 3 horas/dia (38% do tempo) apenas preparando os dados, antes mesmo de analisá-los. Neste artigo advogamos que este gasto de tempo pode ser drasticamente reduzido ao utilizar ferramentas open source, como Pandas e Python, para automatizar tarefas repetitivas que costumam ser feitas em Excel.

A gramática dos gráficos: como deixar de criar gráficos no Excel e usar o plotnine no Python

A etapa de visualização de dados refere-se a uma parte fundamental da análise de dados, pois permite não somente compreender os dados que estamos analisando, mas como também é uma ferramenta útil para explanar os resultados encontrados. Mas qual a forma mais fácil de construir um gráfico, como podemos melhorar a produtividade nesta tarefa? É onde podemos aplicar a gramática dos gráficos e construir com a biblioteca plotnine no Python.

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.