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Databricks e Linguagem R - Poder da análise de dados
Rating: 4.4 out of 5(10 ratings)
35 students

Databricks e Linguagem R - Poder da análise de dados

Trabalhe construa scripts R que podem ser utilizados no Databricks
Last updated 8/2025
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • Visualização para explorar resultados de consultas de diferentes perspectivas
  • Construção de gráficos e Dashboards
  • Unificação de dados em diversos formatos: texto, JSON, PARQUET, dentre outros
  • Trabalhada por administrador da plataforma, analista de dados, cientista de dados e engenheiro de dados com diversas funcionalidades
  • Aprendizado processamento distribuído em SPARK
  • Entendo o que é Databricks File System (DBFS) seu sistema de arquivos
  • Entendo sobre Cluster
  • Aprendendo a gerenciar e criar Notebooks em R, SCALA, Python e SQL
  • Executando scripts multilinguagens
  • Gerenciando a ingestão de dados e análise de dados, gerando gráficos e dashboards
  • Construindo na versão comunnity
  • Trabalhando com a biblioteca dbutils Python
  • Integrando o Databricks ao Power BI
  • Entendendo o R
  • Instalação do R-studio e R
  • Primeiros passos com o R
  • Uso do help
  • Objetos no R
  • Características
  • Tipos de objetos
  • Vetores
  • Matrizes
  • Data frames
  • Listas
  • Funções
  • Identificação de valores faltantes e especiais
  • Workspace do r(área de trabalho)
  • Salvar uma workspace
  • Leitura de uma workspace
  • Acesso pelo R-studio
  • Pacotes do R
  • Entendimento dos diferentes tipos de pacotes
  • Uso dos comandos library, intall package,require
  • Trabalhando com leitura de arquivos externos
  • Leitura através do R-studio
  • Lendo um arquivo na web
  • Sumarizando dados
  • Selecionando dados
  • Uso dos conectores lógicos
  • Gráficos (análise de dados e apresentação)
  • Exportando gráficos
  • Tipos de gráficos: Histogramas, Ramo e Folha, Box-plot, Gráfico de dispersão,Gráfico de barras, Setores
  • Programação: Comando FOR, Criando funções pelo R-studio, Uso de Estatísticas
  • Variáveis qualitativas: Nominais e Ordinais
  • Variáveis quantitativas: Discretas e Continuas
  • Análise univariada e bivariada
  • Teste de hipóteses
  • Teste de uma distribuição normal
  • Teste chi-quadrado para aderência
  • Comparação de duas médias
  • Comparação de médias múltiplas pelo teste de Tukey
  • Regressão linear simples
  • Regressão linear múltipla
  • Mineração de dados com o R
  • Uso do Google Vis ( biblioteca gráfica do Google)

Course content

2 sections31 lectures7h 42m total length
  • Entendendo o Databrick, documentação e funções9:42
  • Passo a Passo - criação de conta Databricks Community Edition0:08
  • INFORMAÇÕES IMPORTANTES - Leia antes de começar o curso0:23
  • Detalhando o funcionamento SPARK, CLUSTER12:16
  • Sobre a criação da conta no Databricks0:14
  • Como criar sua conta Databricks na Databricks Community3:13
  • Criando e entendo o funcionamento do CLUSTER9:14
  • Carregando os primeiros dados no DBFS9:15
  • Alternativa sobre BUG - Carga dados vinhos no mundo11:39
  • Criando Notebook, carregando dados e entendo Workspace11:09
  • Entendendo todas as funcionalidades do ambiente do Notebook8:35
  • Trabalhando no Notebook com Python, Scala e SQL9:04
  • Unificando resultados e gráficos dentro do Databricks11:48
  • Trabalhando com arquivos JSON, unificando e gerando saídas em SQL14:26
  • Entendo arquivos Parquet, gerando e unificando arquivos Parquet, formatando SQL12:22
  • Particionando arquivos Parquet dentro do Databricks7:07
  • Construindo arquivos Parquet a partir de estrutura de arquivos CSV13:40
  • Comandos internos Databricks19:05
  • Construção de gráficos e dashboards9:52
  • Integrando Databricks e Power BI - Ferramenta de visualização e dados8:17
  • Entrega de exercício - aula final2:14
  • Responda a nossa pergunta

Requirements

  • É importante que você conheça um pouco de Python, Scala, SQL, não haverá treinamento destas linguagens neste curso
  • Importante conhecer execução de scripts em Python, Scala, SQL
  • Na segunda parte do treinamento haverá aprofundamento em R

Description

Trazemos neste curso dois grandes nomes da área de dados. A plataforma Databricks, que unifica dados com o uso do Spark ( Apache Spark é o principal mecanismo de análise unificada para Big Data e aprendizado de máquina que existe no mundo, sendo utilizado pelas grandes corporações. Explorando nas suas execuções o uso de memória e outras otimizações), e a linguagem mais utilizada pelos cientistas de dados, estatísticos e profissionais de dados em geral que é a linguagem R.

Começamos o treinamento com aprofundamento no Databricks que é uma poderosa plataforma de colaboração entre os profissionais da área de dados. É um ecossistema fácil de usar para aqueles que desejam executar consultas em diversos conjuntos de dados.

Já no treinamento da linguagem R que é largamente usada entre estatísticos e analistas de dados é possível realizar diversos tratamentos matemáticos e estatísticos, como a geração de estatísticas descritivas, inferencial, teste de hipóteses, dentre muitos outros. Aqui você começará da base, desde a leitura e inserção de dados, passando por pacotes estatísticos que realizarão diversas funcionalidades matemáticas.

Venha conhecer este treinamento e ficar atualizado no mercado. Conte com material de apoio como apostilas e dicas super importantes para que você se desenvolva. Há exercícios para serem resolvidos e que serão corrigidos por mim, tudo muito prático e fácil de realizar.


Who this course is for:

  • Estatísticos, Analistas de Banco de Dados, Analistas de Dados, Analistas de BI, Estudantes da área de Dados
  • Profissionais que desejam adentrar na área de dados