Introdução a Ciência de Dados com R

Vamos conhecer a Ciência de Dados, uma das áreas que mais cresce atualmente e é responsável por transformar dados em informações. Neste vídeo veremos de maneira pratica e teórica os conceitos mais importantes, como Big Data, Business Intelligence, Inteligência Artificial e Machine Learning.
Este é um vídeo de introdução completo, onde utilizaremos a linguagem R para mostrar na prática a Ciência de Dados em ação, fazendo com que fazendo entenda este conceito e também possa começar sua aplicação prática.
Links comentados na aula:
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Confira a organização da aula:
0:07 Objetivo da aula
3:39 Prática com Linguagem R
5:36 Apresentação do dataset - mpg
8:52 Gráfico - Cilindradas x Consumo
11:40 Gráfico - Cilindradas x Consumo x Tração x Tipo
12:10 Análise inicial do consumo dos carros
13:15 Principai objetivo da Ciência de Dados: transformar dados em informação
14:47 Análises pontuais nos dados
17:44 Filtrando a base de dados
19:02 Marcas com maior consumo
21:32 Business Intelligence - Inteligência de Negócio
22:33 Machine Learning - Aprendizado de Máquina
23:43 Regressão Linear
24:48 Gráfico - Cilindradas x Consumo x Tração x Tipo com reta de regressão
25:32 Criando uma base de dados
26:15 Coeficiente Linear e Coeficiente Angular
27:48 Gráfico peso x altura com regressão
28:04 Coeficiente de determinação R2
29:05 Gráfico com a reta média
30:37 Gráfico com distâncias entre a reta média e pontos reais
31:14 Gráfico com distâncias entre a reta de regressão e pontos reais
32:23 Interpretação do resultado R2
33:45 Aplicação da Regressão Linear para previsões
36:17 Árvore de Decisão - Decision Tree
37:09 Novo dataset - Iris
38:00 Dados de treino e teste
40:12 Criando o modelo de árvore de decisão com rpart
42:02 Visualizando a árvore de decisão
44:34 Testanto o modelo
45:14 Avaliando o modelo com confusion matrix
47:30 Finalização etapa prática
49:00 Teoria
50:03 O que é Ciência de Dados (data science)?
53:00 Ferramentas utilizadas
54:25 Conhecimento e entendimento do negócio
55:45 Business Intelligence
56:43 Levantamento de Requisitos
57:17 Modelagem do Data Warehouse
58:30 ETL - Extração, tratamento e carga
59:56 Cubos - Análise dos dados
1:01:36 Dashboards - Visualzação dos dados
1:02:12 Big Data
1:03:05 Variedade
1:03:40 Volume
1:04:14 Velocidade
1:04:42 Veracidade e Valor
1:05:45 Inteligência Artificial
1:08:50 Recomendação de filmes
1:09:43 Reconhecimento de fala
1:10:12 Reconhecimento de imagens
1:10:42 Assistentes virtuais
1:11:07 Verificação de compras
1:11:20 Automóveis autônomos
1:11:47 Machine Learning
#CiênciadeDados #MachineLearning #LinguagemR
Para entender um pouco melhor a definição de ciência de dados, leia esse artigo: bit.ly/cienciadeDados

[@haroldosantiago819]

Parabéns pela objetividade e empenho... Anima qualquer aluno...

[@arlindogomesfilho2370]

Muito bom o conteúdo!

[@WallMagick]

Excelente!

[@vitor.hugo88]

Excelente didática. Parabéns!

[@gracagodinho2192]

Parabéns pela didática e objetividade!

[@theforester_]

25:05 quando a cilidrada aumenta o consumo aumenta. Porem ali esta em milhas por galao eu acho, logo vai diminuir pois carros com menores cilidradas fazem maior milhas por galao. Só pra nao confundir...

[@brunoteles9364]

Show!

[@Daniel-qt3gn]

obrigado!

[@sammuelrs]

Obrigado pelas aulas, gosto muito de ver os vídeos de vcs..... Gostaria de saber qual modelo usar, tenho uma sequencia de dados, quero que a AI descubra qual vai ser o próximo valor a aparecer, compreendendo o padrão da sequencia.

[@cienciadedadoscomr2759]

👍

[@kuttynho]

olá aula muito interessante! o scrip está disponível em algum lugar?

[@juramendes8646]

Bom dia, estou tentando rodar este script, mas esta dando mensagem de erro (coluna marca nao existe). Alguem pode por favor me ajudar carros

[@victorramos4245]

boa noite, onde encontro o download do dataset?

[@Yara81]

Oi! Queria muito o contato de vocês pra poder ver aulas on line. To iniciando nesse mundo de programação é precisava de um pontapé inicial com professor on line. Aguardo um retorno!

[@cleo2008]

Lindo ❤️

[@luones2skt]

Uia

[@luciano.7b6]

D+ *Introdução a Ciência de Dados com R*

[@luciano.7b6]

@@nandoinacio3246 valeuuuuuu

[@adrielwesley2529]

Estatística pura

[@marcioantoniomartinssantan9571]

Excelente! Vocês tem um curso completo do R? Estou muito interessado em fazer um curso de programação em R.

Oi Márcio, nossos cursos estão aqui: didatica.tech/cursos-machine-learning-diferenciados-pela-didatica-aprendizado/

[@marcelasander1688]

Excelente vídeo, assim como todo o conteúdo da Didática Tech. Porém há um erro matemático no minuto 29, na explicação sobre equação da reta. O coeficiente b é o valor correspondente de y quando x = 0 (1,2). Porém, diferente da explicação do vídeo, esse valor não é igual ao valor médio das alturas que é 1,6.

Olá Marcela, obrigado! Com relação a explicação do minuto 29:00, ela se refere a reta preta do gráfico, que pode ser escrita como y = b, e nesse caso o valor utilizado para b é 1,6, que é a média das alturas.

[@alevieirareis]

Como faz para as linhas do Source com "#" ficarem clicáveis e ocultarem linhas de código?

Olá Alessandro. Coloque 5 "#####" em sequência. Há tbm outras possibilidades, como "#### ####", entre outras...

[@amazonasap7241]

Tecnólogo em ciências de dados pode trabalhar em prefeitura

[@cleo2008]

Se tiver vaga, sim bb