Disciplina: Tópicos Especiais em Estatística Computacional
Essa página tem como objetivo deixar disponível o material da disciplina de Tópicos Especiais em Estatística Computacional ministrada pelo Profº Jodavid Ferreira no Programa de Pós-Graduação em Estatística da Universidade Federal de Pernambuco - UFPE.
- Aula 01 - Apresentação da disciplina (slide)
- Aula 02 - Introdução ao R (slide)
- Aula 03 - Introdução ao Python (slide)
- Aula 04 - Análise Exploratória de Dados com Python (slide)
- Aula 05 - Git e Github (slide)
- Aula 06 - WebScraping com R (slide)
- Aula 07 - WebScraping com Python (slide)
- Aula 08 - Storytelling com dados (slide)
- Aula 09 - Mardown e Rmarkdown (slide)
- Aula 10 - Shiny com R (slide)
- Aula 11 - Shiny com R - parte 2 (slide)
- Aula 12 - ggplot2 com R (slide)
- Aula 13 - API e exemplos (slide)
- Aula 14 - Conceitos de Big Data (slide)
- Aula 15 - Conceitos de Bancos - Alguns Tipos e Exemplos (slide)
- Aula 16 - Conceitos de Inteligência Artificial e Machine Learning (slide)
- Aula 17 - Introdução à Redes Neurais (slide)
- Aula 18 - Introdução ao TensorFlow e Keras (slide)
- Aula 19 - Redes Neurais Totalmente Conectadas (slide)
- Aula 20 - Dropout (slide)
- Aula 21 - Redes Neurais Convolucionais (slide)
Códigos
- Paralelização em R (Código)
- Big Data com Spark:
- Spark no Python
- Spark no R
- Link para os dados: userdata.zip
- Redes Neurais:
Links Úteis
Anaconda Windows - https://docs.anaconda.com/free/anaconda/install/windows/
Anaconda Linux - https://docs.anaconda.com/free/anaconda/install/linux/
Google Colab com Python- https://colab.research.google.com/
Google Colab com R - https://colab.research.google.com/#create=true&language=r
Positron - IDE - https://github.com/posit-dev/positron