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Repositório dedicado aos projetos, exercícios, aprendizados e códigos gerais da formação Cientista de Dados, ofertado pela Data Science Academy, com duração de 485 horas/aula.

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alyssonmontovanelli/formacao_dataScience_DSA

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Formação Cientista de Dados

  • Instalação de pacote -> carregar com "library" para utilizar no script
  • "help.search()" -> Extremamente relevante para verificar metodos de alguma função e oq fazem
  • "example()" -> Para utilizar exemplos da função

Tipos de variáveis

  • Vetor é representado por "c"
  • Chamando função com function(x) {x+3}
  • Formas de atribuir valor a variaveis: "->", "<-", "=", "assign" (linha 51 - 03_)

Tipos de Dados

  • Por padrão, variáveis com números são do tipo double
  • Tipos lógicos são os comparativos

Tipos de Dados

  • Vetores -> 1 dimensão e 1 tipo de dado
  • matrizes -> 2 dimensões e 1 tipo de dado
  • Array -> 2 ou mais dimensões e 1 tipo de dado
  • Lista -> tem mais de um tipo de dado, usa a chamada "list"
  • DataFrame --> dados de diferentes tipos e estruturados em tabela

Matrizes

  • nr - número de linhas / nc - número de colunas
  • dinames para nomear as linhas e colunas da matiz

Exercício

  • Pacote dplyr com slice para cortar o DF
  • subset para criar novo DF com alguma regra

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