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• Tipos de arquivos de Dados
• Leitura CSV, TXT, XLSX2 e suas orincipais características
• Exportação de dados SAS, SPSS, STATA, dentre outros
• Uso dos comandos read delim, read delim2, read table, read excel
• Comandos: skip, nrows, delim, sep, header, col_names,encoding,locale
• Comandos: sheet, col_types, n_max,ranger,name_repair,cell_rows
• Importando arquivo Json
• Importando arquivo XML
• Comandos: xmlToDataFrame,xmlParse,xmlRoot,fromJSON,GET
• Exportand dados: write table, write sav, write dta, export
• Importando dados via API
• Bibliotecas: Jsonlite, rio, reaadxl, readr, XML, httr
• Exploração de Dados
• Machine Learning
• Agrupamento, descobert a aaaZz2swde grupos em dados
• Classificação e modelagem preditiva
• Algoritmos de Mineração
• Visualização de Dados
• Análise Estatística
• Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table
• Trabalhando Widget: Feature Statistics, Data Sample
• Trabalhando com Widget: Paint Data
• Trabalhando com Widget: Outliers ,Scatter Plot
• Trabalhando com: Create Class
• Trabalhando com: Select By data index
• Trabalhando com: Edit Domain
• Trabalhando com: Freeviz
• Trabalhando com: Árvore de Decisão
• Trabalhando com: Cluster - Imagens
• Trabalhando com: Correlação
• Trabalhando com: Cluster – K-means
• Trabalhando com: Cluster - Imagens
• Trabalhando com Widget Predictions (realizando previsões)
• Trabalhando com Widget Confusion Matrix (analisando matriz de score)
• Trabalhando com Widget Test and Score (avaliando modelos)
• Criando um modelo estatístico
• Estimando pelo modelo estatístico
• Salvando modelos estatísticos em python e executando em bases de teste para previsões
• Trabalhando com o algoritmo de associação APRIORI
• Trabalhando com Widget MDS
• Trabalhando com Widget Mosaic Display
• Trabalhando Widget CN2 Rules
• Trabalhando Widget Box Plot
• Criando modelos por Redes Neurais