Data Science em R: ETL parte 1- Importar e Estruturar Dados

Que tal aprender como importar dados em txt quando o separador é espaço em branco?

Nesta aula iremos entender como importar o arquivo de texto (.txt) formatado usando o Tab como espaçamento.

Que tal aprender a importar arquivos .txt que use qualquer que seja o separador?

Agora veremos algo muito interessante e útil quando estamos trabalhando com o txt.

Aprenda a ler textos completos para possíveis análises de palavras mais frequentes de usuários.

Vejamos agora como importar textos vindos da internet.

Nesta aula te apresento algumas funções criadas para melhorar o tempo de processamento das importações e para retornar um tibble.

Vejamos agora como importar para o R planilhas em formato CSV.

Agora veremos como trazer para o R um formato muito comum de dados: planilhas do Excel.

Que tal aprender como ler diretamente do R o código fonte de sites? Você pode por exemplo captar informações específicas dentro destes códigos.

Esta aula te dará muitas idéias, pois explico a forma mais fácil de tornar o R um programa de cliques ao invés de linhas de código. A maioria das pessoas fica muito contente com esta aula, por perceber que existem formas mais facilitadas de se usar o R.

Uma conversa sobre como importar arquivos via SQL.

Agora iremos iniciar a arrumação dos dados importados.

Iniciando, iremos transformar os dados que estão na forma "Tipo 4" para o tipo padrão (Tipo 1).

Continuaremos com a transformação dos dados que estão na forma "Tipo 4" para o tipo padrão (Tipo 1).

Agora finalizaremos a transformação dos dados no "Tipo 4" para o tipo padrão (Tipo 1).

Nesta aula, iremos transformar os dados que estão na forma "Tipo 2" para o tipo padrão (Tipo 1).

Vamos agora entender como transformar os dados que estão na forma "Tipo 3" para o tipo padrão.

Como já ensinei a separar, agora vou te dizer como unir, vamos lá?

Nesta aula, vamos ver como separar informações de uma mesma célula, estando elas usando um separador específico.

Vamos então explicar o Projeto prático.

Vamos então para uma possível solução para este projeto.

Nesta aula finalizaremos uma possível solução para este projeto.

Minha mensagem final para você.

"E qual seria o próximo passo?"

Provavelmente você está se perguntando quais os passos para que eu saiba analisar corretamente os dados e ser um(a) Cientista de Dados? O que eu preciso aprender? E qual a ordem lógica das coisas? Será que estou seguindo os passos corretamente sem pular nada importante?

No processo de criação das habilidades necessárias para a Ciência de Dados é normal ficarmos perdidos e confusos a respeito das etapas a serem seguidas. E o que adianta sair por ai aprendendo de tudo e não aprender o que realmente é necessário?

E tenho percebido que muitos alunos assim como eu no início, ficam em dúvida sobre quais cursos devem fazer para ter a habilidade de analisar dados e também em qual ordem estes cursos devem ser feitos, a fim de evitar três problemas:

- A perda de tempo aprendendo o que não é necessário (Overdose de informação)

- Pular etapas importantes e assim se perder no processo.

- Não conseguir acompanhar os cursos, por não saber o que vem antes ou vem depois.

Então por isso quero deixar em ANEXO a esta aula uma sequência ideal de cursos para que você ganhe tempo e atinja o alvo de forma objetiva.

E como você já faz parte de nosso time de profissionais de sucesso, achei justo de presentear com vários cupons promocionais (no mesmo anexo) para que não tenhas desculpas de não dominar esta nova carreira profissional.

Nesta aula veremos a sequência exata de cursos para a carreira de Data Science e como este curso se encaixa nesta sequência.