Sigma Jr.

Fala pessoal!! Hoje temos a honra de apresentar para vocês a dupla queridinha dos cientistas de dados! 🤩🤩📈📊💻

👉Trata-se das funções group_by e summarise, ambas do pacote dplyr que integra o tidyverse.

Em nosso último post já havíamos falado pra vocês sobre a função summarise(), lembram?
👉Pois bem, esta função produz grandes resultados quando combinada à group_by. Funciona mais ou menos assim: imagina que você esteja diante de uma base de dados na qual são apresentados os valores de gastos com consumo de homens e mulheres para um determinado produto.
👉Se sua intenção for obter a média dos gastos da base inteira, a summarise te ajuda. Mas, não seria mais interessante e até lógico investigar qual o gasto médio em cada grupo? Pois é.
👉Assim conseguiríamos detectar se o perfil de clientes desta referida empresa é maior por parte dos homens ou das mulheres.
👉 Então, neste exemplo, a group_by deve ser aplicada antes da summarise, promovendo um agrupamento pela variável s**o antes de retirar a média.

Não é legal!? Usa aí e conta pra gente o que achou!

Olá pessoal, hoje compartilhamos com vocês o Dashboard que produzimos para visualização dos dados de vacinação contra a Covid-19 no estado do Rio Grande do Sul.

Dashboards são painéis personalizados para exibição de informações. Aqui trabalhamos com informações descritivas e de visualização de dados,
por meio de mapas buscamos simplificar e comunicar informações de interesse.
Dashboards e mapas são duas ferramentas quem têm sido utilizadas cada vez mais e têm contríbuído para melhor visualização e entendimento dos dados.

A reportagem completa sobre Estatística, Ciência de Dados e a Vacinação contra a Covid-19 no RS pode ser conferida no link:
https://www.ufsm.br/unidades-universitarias/ccne/2021/07/27/dadosvacinacaocovid19/

Para reproduzir o gráfico e o Dashboard, você pode acessar no link da Bio, os comandos já estão disponíveis no Github da Sigma Jr.

A Sigma Jr e seus colaboradores dão boas vindas aos nossos novos trainees!

Acreditamos e apostamos no potencial de cada um deles e estaremos andando lado a lado auxiliando os mesmos a atingirem seus objetivos.

Esperamos que essa seja uma experiência incrível a todos nós.

Sejam bem vindos!

Na sequência de posts de dicas sobre o R.

Hoje vamos falar sobre três funções do pacote , que é um dos pacotes mais utilizados
para manipulação e organização de dados e está embutidos no pacote .
Essas três funções nos auxiliam na organização e manipulação do banco de dados. Podem ser utilizadas para selecionar variáveis do banco de dados, filtrar os dados por alguma característica de interesse
ou ainda criar novas variáveis.

Utilizamos um conjunto de dados do R para ilustrar. Assim você pode reproduzir os comandos do seu computador.
Confere o código no nosso GitHub: https://github.com/SigmaJr/instagram-codes/blob/main/sigmaensina_codigo1.R