Análise de Dados em Linguagem R
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ferreira, Douglas Gomes (Conteudista, 2020) | - |
| dc.contributor.other | Cardoso, Ana Carla Gualberto (Diagramação, 2020) | - |
| dc.contributor.other | Araújo, Ana Paula Medeiros (Direção e Produção Gráfica, 2020) | - |
| dc.contributor.other | Mota, Guilherme Teles da (Implementação Rise, 2020) | - |
| dc.contributor.other | Oliveira, Juliana Bermudez Souto de (Revisão Textual, 2020) | - |
| dc.contributor.other | Teixeira, Iara da Paixão Corrêa (Designer Instrucional, 2020) | - |
| dc.contributor.other | Silva, Larisse Padua da (Produção Audiovisual, 2020) | - |
| dc.contributor.other | Lopes, Michelli Batista (Produção Audiovisual e Implementação, 2020) | - |
| dc.contributor.other | Coelho, Patrick (Implementação Moodle, 2020) | - |
| dc.contributor.other | Freitas, Sheila Rodrigues de (Coordenação Web, 2020) | - |
| dc.date.accessioned | 2024-04-01T21:12:00Z | - |
| dc.date.available | 2024-04-01T21:12:00Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.enap.gov.br/handle/1/7872 | - |
| dc.description.abstract | Listar a importância e os benefícios da análise de dados e reconhecer os principais conceitos relacionados à data science, linguagem R e machine learning na análise de dados, tendo como foco principal o setor público. | pt_BR |
| dc.language.iso | Idioma::Português:portuguese:pt | pt_BR |
| dc.publisher | Escola Nacional de Administração Pública (Enap) | pt_BR |
| dc.source | https://www.escolavirtual.gov.br/ | pt_BR |
| dc.subject | análise de dados | pt_BR |
| dc.subject | linguagem R | pt_BR |
| dc.subject | ciência de dados | pt_BR |
| dc.subject | machine learning | pt_BR |
| dc.title | Análise de Dados em Linguagem R | pt_BR |
| dc.type | Módulo Completo | pt_BR |
| dc.rights.holder | Escola Nacional de Administração Pública (Enap) | pt_BR |
| dc.location.country | País::BR:Brasil | pt_BR |
| dc.description.physical | Módulo 1: Introdução à análise de dados, 22 páginas | pt_BR |
| dc.description.physical | Módulo 2: Fundamentos da Linguagem R, 15 páginas | pt_BR |
| dc.description.physical | Módulo 3: Fundamentos de Machine Learning, 16 páginas | pt_BR |
| dc.description.physical | Módulo 4: Análise de Dados na Prática, 11 páginas | pt_BR |
| dc.description.classification | Análise e Ciência de Dados | pt_BR |
| dc.educational.description | O objetivo deste curso é apresentar um panorama de cada etapa do processo de análise de dados em linguagem R. | pt_BR |
| dc.educational.intendedenduserrole | O curso Análise de Dados em Linguagem R destina-se a servidores públicos, analistas e gestores de TI dos órgãos e entidades da Administração Federal direta, autárquica e fundacional, e dos órgãos e entidades estaduais, distritais e municipais participantes da Rede Nacional de Governo Digital, denominada como rede.gov.br. Servidores públicos de qualquer esfera e Poder bem como cidadãos em geral estão autorizados a realizar o curso. | pt_BR |
| dc.educational.context | Este curso será realizado na modalidade a distância, via internet, utilizando a plataforma Moodle, disponível na Escola Virtual de Governo - EV.G, tanto para apresentação do conteúdo quanto para cumprimento e gerenciamento das atividades avaliativas. Para o bom funcionamento de todos os recursos, é fundamental que o navegador utilizado esteja atualizado. | pt_BR |
| dc.rights.license | Termo::Licença Padrão ENAP: É permitida a reprodução e a exibição para uso educacional ou informativo, desde que respeitado o crédito ao autor original e citada a fonte (http://www.enap.gov.br). Permitida a inclusão da obra em Repositórios ou Portais de Acesso Aberto, desde que fique claro para os usuários esses “termos de uso” e quem é o detentor dos direitos autorais, a Escola Nacional de Administração Pública (ENAP). Proibido o uso comercial. Permitida a criação de obras derivadas, desde que respeitado o crédito ao autor original. Essa licença é compatível com a Licença Creative Commons (by-nc-sa). | pt_BR |
| dc.subject.ods | 09. Inovação infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação. | pt_BR |
| Appears in Collections: | Escola Virtual: Análise e Ciência de Dados | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Mod1 Introdução à análise de dados.pdf | 2.14 MB | Adobe PDF |  View/Open | |
| Mod2 Fundamentos da Linguagem R.pdf | 1.19 MB | Adobe PDF |  View/Open | |
| Mod3 Fundamentos de Machine Learning.pdf | 2.07 MB | Adobe PDF |  View/Open | |
| Mod4 Análise de Dados na Prática.pdf | 950.07 kB | Adobe PDF |  View/Open |
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