Habilidades que você vai ganhar
R Programação
Visualização de dados (DataViz)
Ggplot2
Tidyverse
Programação orientada a objetos (OOP)
Manipulação de dados
Expressão regular (regex)
Rstudio
Programação lógica
Programação funcional
Ferramenta de programação
Github
Sobre essa especialização

R é uma linguagem de programação e um ambiente de software livre para computação e gráficos estatísticos, amplamente utilizados por analistas de dados, cientistas de dados e estatísticos. Essa especialização abrange o desenvolvimento de software para a construção de ferramentas de ciência de dados. À medida que o campo da ciência de dados evolui, ficou claro que as habilidades de desenvolvimento de software são essenciais para produzir e escalar resultados e produtos úteis da ciência de dados.

Essa especialização fornecerá treinamento rigoroso no idioma R, incluindo as habilidades para lidar com dados complexos, criar pacotes R e desenvolver visualizações de dados personalizadas. Você será apresentado a bibliotecas R indispensáveis ​​para manipulação de dados, como Tidyverse, e a visualização de dados e os gráficos, como o GGPlot2. Você aprenderá práticas modernas de desenvolvimento de software para criar ferramentas altamente reutilizáveis, modulares e adequadas para uso em um ambiente baseado em equipe ou em uma comunidade de desenvolvedores.

Essa especialização foi projetada para atender os analistas de dados, que podem querer obter mais familiaridade com habilidades práticas e fundamentais de software para seu trabalho diário, bem como especialistas em mineração de dados e cientistas de dados, que podem querer usar R para escalar seu desenvolvimento e habilidades de programação e promover suas carreiras como especialistas em ciência de dados.

Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% cursos online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Horário flexível
Defina e mantenha prazos flexíveis.
Nível iniciante
Nenhuma experiência anterior necessária.
Aproximadamente 6 meses para concluir
Ritmo sugerido de 4 horas/semana
Inglês
Legendas: inglês, chinês (tradicional), árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, alemão, russo, albaneses, espanhóis, chineses (simplificados), portugueses (brasileiros), coreanos, indonésios, georgianos, estonianos, tailandês, tailandês, Japonês, nepalês

Como a especialização funciona
Faça cursos
Uma especialização em Coursera é uma série de cursos que ajuda a dominar uma habilidade. Para começar, inscreva -se diretamente na especialização ou revise seus cursos e escolha o que você gostaria de começar. Quando você se inscreve em um curso que faz parte de uma especialização, é automaticamente inscrito na especialização completa. Não há problema em concluir apenas um curso – você pode pausar seu aprendizado ou encerrar sua assinatura a qualquer momento. Visite o painel do aluno para rastrear as matrículas do curso e seu progresso.
Projeto prático
Toda especialização inclui um projeto prático. Você precisará terminar com sucesso o (s) projeto (s) para concluir a especialização e obter seu certificado. Se a especialização incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará terminar cada um dos outros cursos antes de poder iniciá-lo.
Ganhe um certificado
Ao terminar todos os cursos e concluir o projeto prático, você obterá um certificado que poderá compartilhar com possíveis empregadores e sua rede profissional.

O ambiente de programação R
Este curso fornece uma introdução rigorosa à linguagem de programação R, com um foco particular no uso do R para desenvolvimento de software em um ambiente de ciência de dados. Se você faz parte de uma equipe de ciência de dados ou trabalhando individualmente em uma comunidade de desenvolvedores, este curso fornecerá o conhecimento do R necessário para fazer contribuições úteis nessas configurações. Como o primeiro curso da especialização, o curso fornece a base essencial do R necessário para os seguintes cursos. Cobrimos conceitos básicos de R e fundamentos da linguagem, conceitos -chave, como dados de arrumação e ferramentas “Tidyverse” relacionadas, processamento e manipulação de conjuntos de dados complexos e grandes, lidando com dados textuais e tarefas básicas de ciência de dados. Ao concluir este curso, os alunos terão fluência no console R e poderão criar conjuntos de dados arrumados a partir de uma ampla gama de possíveis fontes de dados.
Programação R avançada
Este curso abrange tópicos avançados na programação R necessária para o desenvolvimento de ferramentas de ciência de dados poderosas, robustas e reutilizáveis. Os tópicos abordados incluem programação funcional em R, manuseio de erros robustos, programação orientada a objetos, perfil e benchmarking, depuração e design adequado de funções. Ao concluir este curso, você poderá identificar e abstrair tarefas comuns de análise de dados e encapsulá-las nas funções voltadas para o usuário. Como todo ambiente de ciência de dados encontra desafios exclusivos de dados, sempre é necessário desenvolver um software personalizado específico para a missão da sua organização. Você também poderá definir novos tipos de dados em r e desenvolver um universo de funcionalidade específico para esses tipos de dados para permitir a execução mais limpa de tarefas de ciência de dados e reutilização mais forte dentro de uma equipe.
Construindo pacotes R.
Escrever um bom código para a ciência de dados é apenas parte do trabalho. Para maximizar a utilidade e a reutilização do software de ciência de dados, o código deve ser organizado e distribuído de maneira a aderir aos padrões baseados na comunidade e proporcionar uma boa experiência do usuário. Este curso abrange os principais meios pelos quais o software R é organizado e distribuído a outros. Cobrimos o desenvolvimento de pacotes R, escrevendo boa documentação e vinhetas, escrevendo software robusto, desenvolvimento de plataformas cruzadas, ferramentas de integração contínua e distribuição de pacotes via cran e github. Os alunos produzirão pacotes R que satisfazem os critérios para submissão a Cran.
Construindo ferramentas de visualização de dados
A Revolução da Ciência dos Dados produziu resmas de novos dados de uma ampla variedade de novas fontes. Esses novos conjuntos de dados estão sendo usados ​​para responder a novas perguntas de maneira nunca antes concebida. A visualização continua sendo uma das maneiras mais poderosas de tirar conclusões dos dados, mas o influxo de novos tipos de dados requer o desenvolvimento de novas técnicas de visualização e blocos de construção. Este curso fornece as habilidades para criar esses novos blocos de construção de visualização. Nós nos concentramos na estrutura do GGPLOT2 e descrevemos como usar e estender o sistema para atender às necessidades específicas de sua organização ou equipe. Ao concluir este curso, os alunos poderão construir as ferramentas necessárias para visualizar uma ampla variedade de tipos de dados e terão os fundamentos necessários para abordar novos tipos de dados à medida que surgirem.Roger D. Peng, PhD
Professor Associado, Bioestatística
Escola de Saúde Pública da Bloomberg
Brooke Anderson
Professor Assistente, Ciências da Saúde Ambiental e Radiológica
Universidade Estadual do Colorado