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Linguagens de Programação para Ciência de DadosExploração e comunicação de dados com R e Python |
DSBD:LINPROG
Informações
- Curso: Linguagens de Programação para Ciência de Dados.
- Módulo: 3 - manipulação, visualização e comunicação de dados com R e Python.
- Instrutor: Walmes Marques Zeviani, (DEST/LEG).
- Carga horária: 20 horas.
- Local: Anfiteatro do DINF e Laboratório de Informática 12.
- Datas:
- 25/Maio/2019.
- 01/Junho/2019.
- 14/Junho/2019.
- Moodle: https://moodle.c3sl.ufpr.br/course/view.php?id=234.
Ementa
- Manipução de dados com Python.
- Numpy, Pandas, Matplotlib e afins.
- Importação e exame.
- Limpeza e organização.
- Transformação de conteúdo e forma.
- Junções de tabelas.
- Agregação e análise descritiva.
- Visualização de dados.
- Manipulação de dados com R.
- R básico, tidyverse e data.table.
- Importação e exame.
- Limpeza e organização.
- Transformação de conteúdo e forma.
- Junções de tabelas.
- Agregação e análise descritiva.
- Visualização de dados.
- Gráficos, relatórios e dashboards.
- Gráficos estáticos.
- Gráficos interativos.
- Introdução aos relatórios dinâmicos.
- Introdução ao shiny.
- Introdução ao web scraping.
Referências bibliográficas
ABEDIN, J.; DAS, K. Data manipulation with R. 2nd ed. Packt Publishing, 2015.
ANTHONY, F. Mastering Pandas. Packt Publishing, 2015.
BEELEY, C. Web application development with R using Shiny. Packt Publishing, 2013.
BOEHMKE, B. Data wrangling with R. Springer International Publishing, 2016.
BROUCKE, S. VANDEN. Practical web scraping for data science: Best practices and examples with Python. Apress, 2018.
CHANG, W. R graphics cookbook. O’Reilly Media, Incorporated, 2013.
CHEN, D. Pandas for everyone: Python data analysis. Pearson Education, 2017.
MCKINNEY, W. Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O’Reilly Media, 2017.
MUNZERT, S.; RUBBA, C.; MEIßNER, P.; NYHUIS, D. Automated data collection with R: A practical guide to web scraping and text mining. Wiley, 2015.
PETROU, T. Pandas cookbook: Recipes for scientific computing, time series analysis and data visualization using Python. Packt Publishing, 2017.
TEUTONICO, D. ggplot2 essentials. Packt Publishing, 2015.
WICKHAM, H. ggplot2: Elegant graphics for data analysis. Springer International Publishing, 2016.
WICKHAM, H.; GROLEMUND, G. R for data science: Import, tidy, transform, visualize, and model data. O’Reilly Media, 2016.
WILKINSON, L.; WILLS, D.; ROPE, D.; NORTON, A.; DUBBS, R. The grammar of graphics. Springer New York, 2013.
XIE, Y.; ALLAIRE, J.; GROLEMUND, G. R markdown: The definitive guide. CRC Press, 2018.
Linguagens de Programação para Ciência de Dados
leg.ufpr.br/~walmes/ensino/dsbd-linprog
Prof. Walmes M. Zeviani
Departamento de Estatística · UFPR
Curso de Especialização em Data Science & Big Data
Informações
- Curso: Linguagens de Programação para Ciência de Dados.
- Módulo: 3 - manipulação, visualização e comunicação de dados com R e Python.
- Instrutor: Walmes Marques Zeviani, (DEST/LEG).
- Carga horária: 20 horas.
- Local: Anfiteatro do DINF e Laboratório de Informática 12.
- Datas:
- 25/Maio/2019.
- 01/Junho/2019.
- 14/Junho/2019.
- Moodle: https://moodle.c3sl.ufpr.br/course/view.php?id=234.
Ementa
- Manipução de dados com Python.
- Numpy, Pandas, Matplotlib e afins.
- Importação e exame.
- Limpeza e organização.
- Transformação de conteúdo e forma.
- Junções de tabelas.
- Agregação e análise descritiva.
- Visualização de dados.
- Manipulação de dados com R.
- R básico, tidyverse e data.table.
- Importação e exame.
- Limpeza e organização.
- Transformação de conteúdo e forma.
- Junções de tabelas.
- Agregação e análise descritiva.
- Visualização de dados.
- Gráficos, relatórios e dashboards.
- Gráficos estáticos.
- Gráficos interativos.
- Introdução aos relatórios dinâmicos.
- Introdução ao shiny.
- Introdução ao web scraping.
Referências bibliográficas
ABEDIN, J.; DAS, K. Data manipulation with R. 2nd ed. Packt Publishing, 2015.
ANTHONY, F. Mastering Pandas. Packt Publishing, 2015.
BEELEY, C. Web application development with R using Shiny. Packt Publishing, 2013.
BOEHMKE, B. Data wrangling with R. Springer International Publishing, 2016.
BROUCKE, S. VANDEN. Practical web scraping for data science: Best practices and examples with Python. Apress, 2018.
CHANG, W. R graphics cookbook. O’Reilly Media, Incorporated, 2013.
CHEN, D. Pandas for everyone: Python data analysis. Pearson Education, 2017.
MCKINNEY, W. Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O’Reilly Media, 2017.
MUNZERT, S.; RUBBA, C.; MEIßNER, P.; NYHUIS, D. Automated data collection with R: A practical guide to web scraping and text mining. Wiley, 2015.
PETROU, T. Pandas cookbook: Recipes for scientific computing, time series analysis and data visualization using Python. Packt Publishing, 2017.
TEUTONICO, D. ggplot2 essentials. Packt Publishing, 2015.
WICKHAM, H. ggplot2: Elegant graphics for data analysis. Springer International Publishing, 2016.
WICKHAM, H.; GROLEMUND, G. R for data science: Import, tidy, transform, visualize, and model data. O’Reilly Media, 2016.
WILKINSON, L.; WILLS, D.; ROPE, D.; NORTON, A.; DUBBS, R. The grammar of graphics. Springer New York, 2013.
XIE, Y.; ALLAIRE, J.; GROLEMUND, G. R markdown: The definitive guide. CRC Press, 2018.
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Prof. Walmes M. Zeviani Departamento de Estatística · UFPR |
Curso de Especialização em Data Science & Big Data