Questão 1

Dataset foi composto por jogadores e suas respectivas informações(nome,posição,clube,salário,nacionaliade)

Dataset sem alterações

jogadores_futebol <- read.csv("C:/Users/Acer/Downloads/jogadores_futebol.csv",header = TRUE,sep = ",")
summary(jogadores_futebol)
##        id            nome             posicao             clube          
##  Min.   : 1.00   Length:50          Length:50          Length:50         
##  1st Qu.:13.25   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Median :25.50   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   :25.50                                                           
##  3rd Qu.:37.75                                                           
##  Max.   :50.00                                                           
##    salario          nacionalidade     
##  Length:50          Length:50         
##  Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character  
##                                       
##                                       
##

Primeira alteração

library(knitr)
library(dplyr)
library(DT)
library(stringr)

kable(head(jogadores_futebol))
id nome posicao clube salario nacionalidade
1 Lionel Messi Atacante Paris Saint-Germain $100,000 Argentina
2 Ronaldo Atacante Manchester United $110,000 Portugal
3 Neymar Jr Atacante Paris Saint-Germain $95,000 Brasil
4 Kylian Mbappé Atacante Paris Saint-Germain $105,000 França
5 Luka Modric Meio-campo Real Madrid $70,000 Croácia
6 Mohamed Atacante Liverpool $85,000 Egito

segunda alteração

jogadores_futebol$nome <- str_replace_all(jogadores_futebol$nome, "@", "a")
jogadores_futebol$nacionalidade <- str_to_upper(jogadores_futebol$nacionalidade)
kable(head(jogadores_futebol))
id nome posicao clube salario nacionalidade
1 Lionel Messi Atacante Paris Saint-Germain $100,000 ARGENTINA
2 Cristiano Ronaldo Atacante Manchester United $110,000 PORTUGAL
3 Neymar Jr Atacante Paris Saint-Germain $95,000 BRASIL
4 Kylian Mbappé Atacante Paris Saint-Germain $105,000 FRANÇA
5 Luka Modric Meio-campo Real Madrid $70,000 CROÁCIA
6 Mohamed Salah Atacante Liverpool $85,000 EGITO

Quem ganha mais?

VALORES FICTÍCIOS

jogadores_futebol$salario_num <- as.numeric(gsub("[$,]", "",jogadores_futebol$salario))
jogadores_futebol_ordenados <- jogadores_futebol %>% arrange(desc(salario_num))
jogadores_futebol_ordenados$salario_num <-NULL
jogadores_futebol$salario_num <-NULL
kable(head(jogadores_futebol_ordenados))
id nome posicao clube salario nacionalidade
11 Robert Lewandowski Atacante Barcelona $120,000 POLÔNIA
26 Raheem Sterling Atacante Manchester City $120,000 INGLATERRA
38 Joshua Kimmich Goleiro Liverpool $120,000 BRASIL
27 Sadio Mané Atacante Liverpool $115,000 SENEGAL
39 Alisson Becker Defensor Liverpool $115,000 HOLANDA
2 Cristiano Ronaldo Atacante Manchester United $110,000 PORTUGAL

Quetão 2

Pacote DT

datatable(jogadores_futebol,
          options= list(
            pageLength = 10,
            autoWidth = TRUE,
            searching = TRUE,
            ordering = TRUE,
            lengthMenu = c(5,10,15,20)
          ),
          class='cell-border stripe')

Questão 3

Equação de Euler (Identidade de Euler)

\[ e^{i\pi} + 1 = 0 \] Descrição: Esta identidade conecta cinco das constantes mais importantes em matemática: \(e\) (a base do logaritmo natural), \(i\) (a unidade imaginária), \(\pi\) (pi, a razão da circunferência de um círculo pelo seu diâmetro), 1 e 0.

Fórmula Quadrática

\[ x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a} \] Descrição: A fórmula quadrática resolve qualquer equação do segundo grau da forma \(ax^2 + bx + c = 0\).

Teorema de Pitágoras

\[ a^2 + b^2 = c^2 \] Descrição: Relaciona os comprimentos dos lados de um triângulo retângulo, onde \(c\) é o comprimento da hipotenusa, e \(a\) e \(b\) são os comprimentos dos outros dois lados.

Transformada de Fourier

\[ \mathcal{F}\{f(t)\} = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-i 2\pi \xi t} \, dt \] Descrição: Transforma uma função no domínio do tempo para o domínio da frequência, permitindo a análise de suas componentes frequenciais.

Lei da Gravitação Universal de Newton

\[ F = G \frac{m_1 m_2}{r^2} \] Descrição: Esta equação descreve a força de atração gravitacional \(F\) entre duas massas \(m_1\) e \(m_2\), que é proporcional ao produto das massas e inversamente proporcional ao quadrado da distância \(r\) entre elas.

Questão 4

Imagens sobre ciência de dados

figura1
figura1
figura2
figura2

Questão 5

Referências Bibliográficas

  1. Dados, Ciência de. 2006. Edital Do Processo de Seleção Mestrado Acadêmico–2023 (Prorrogado). PhD thesis, Pontifícia Universidade Católica do Paraná.

  2. Fernandes, Gilberto Lourenço, and Carlos Constantino Moreira Nassur. 2019. Aspectos técnicos e Jurídicos Da Contratação de Projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação Na Área de Ciência de Dados Pela Administração Pública Brasileira. iNuTech, Instituto NuTech de Pesquisa Aplicada em Ciência, Tecnologia e Inovação.

  3. Moraes, Lena Lúcia de, and Ivette Kafure. 2020. Bibliometria e Ciência de Dados: Um Exemplo de Busca e Análise de Dados Da Web of Science (WoS). RDBCI: Revista Digital de Biblioteconomia e Ciência Da Informação 18: e020016.

  4. Rezende Francisco, Eduardo de. 2017. Big Data Analytics e Ciência de Dados: Pesquisa e Tomada de Decisão. RAE 57 (2): 199–200.

  5. Salas-Rueda, Ricardo-Adán, and Rodrigo-David Salas-Rueda. 2020. ANÁLISIS SOBRE EL USO DE LA RED SOCIAL FACEBOOK EN EL PROCESO DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE POR MEDIO DE LA CIENCIA DE DATOS: ANALYSIS ON THE USE OF THE SOCIAL NETWORK FACEBOOK IN THE TEACHING-LEARNING PROCESS THROUGH DATA SCIENCE. Análise sobre o uso da rede social Facebook no processo de ensino-aprendizagem através da ciência de dados.