Visualização de Dados-Data Science: R Markdown e Dashboard

Nesta aula partimos do zero, ou seja, como criar o seu primeiro arquivo R Markdown.

Agora, usando as ferramentas de texto será possível criar diferentes tipos de informações para seu R Markdown.

Vamos mostrar diferentes formas de usar os textos no seu R Markdown.

Agora vamos ver um pouco de formatação de texto no R Markdown.

Ainda usando textos, veremos como construir os comentários de suas análises, tão importantes em um relatório de análises estatísticas.

Nesta aula você vai aprender como incluir seus códigos em R dentro do Rmarkdown.

Agora, vamos a mais uma configuração possível para seus códigos em R e para os seus gráficos. Com essas configurações você consegue decidir como os resultados e os códigos aparecem no seu relatório final.

Nesta aula te mostro como fixar uma configuração para todos os blocos de códigos em R.

Ao contar uma história com os seus dados, é interessante também incluir uma parte dos dados para que o usuário possa entender como eles estavam.

Ao contar uma história com os seus dados, é interessante também incluir uma parte dos dados para que o usuário possa entender como eles estavam. (parte 2)

Os gráficos são de fato indispensáveis quando se tem o interesse de contar uma história com os seus dados.

Nesta aula veremos como inserir os gráficos de Pizza e gráfico de Barras no seu relatório.

A visualização de dados por meio de Mapas se tornou cada vez mais frequente nos dias atuais, mas como incluí-los em seu relatório?

Agora, vamos iniciar uma importante etapa que é transformar seu trabalho em algo que outras pessoas possam entender.

Concluindo então a parte de exportação de seu estudo para diferentes formatos.

Agora veremos possíveis soluções (porém não únicas) para as questões levantadas.

Agora vamos explicar como funciona esta ferramenta e quais suas vantagens.

Vamos ao nosso primeiro exemplo de layout para seu Dashboard.

Vamos a mais um exemplo de um Dashboard para incluir em seu projeto. Este é um exemplo onde mostro uma importante configuração muito usada na maioria dos dashboards empresariais.

Vamos a mais um exemplo de um Dashboard para incluir em seu projeto.

Vamos a mais um exemplo de um Dashboard para incluir em seu projeto.

Por padrão os gráficos no FlexDashboard são orientados por colunas, mas vamos ver que é possível alterar para serem mostrados por meios de linhas.

Agora uma das partes mais importantes é a de compartilhar todo o conteúdo criado para seus leitores finais a partir de um link na internet que por meio dele muitas outras pessoas poderão acessar seu Dashboard.

Agora mostro uma forma de incluir muito mais informações gráficas no seu Dashboard sem "sujá-lo".

"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.

Agora antes de iniciarmos todo este conteúdo gostaria de tratar de como ele se encaixa na construção de conhecimento para a carreira de Data Scientist (cientista de dados).