Manipulação de dados

Dataset: iris

library(dplyr)

dataset <- iris

saida <- dataset %>%
  mutate(tamanho_total = Sepal.Length * Sepal.Width * Petal.Length * Petal.Width) %>% # cria uma nova coluna com o tamanho total do exemplo sendo a multiplicação de suas dimensões
  filter(Species == "setosa") %>% # filtra somente as que são setosas
  arrange(desc(tamanho_total)) %>% # ordena pelo tamanho total
  select(tamanho_total, Species, Sepal.Length, Petal.Length) # seleciona somente essas colunas para mostrar

# Mostra os primeiros elementos da nova lista
head(saida)
##   tamanho_total Species Sepal.Length Petal.Length
## 1       16.8000  setosa          5.0          1.6
## 2       15.0480  setosa          5.7          1.5
## 3       14.7288  setosa          5.1          1.9
## 4       14.3208  setosa          5.4          1.7
## 5       14.3055  setosa          5.1          1.7
## 6       11.3220  setosa          5.1          1.5

Explicação:

  1. Nova variável (tamanho_total): A multiplicação das dimensões da sépala e da pétala cria um valor total de suas dimensões.
  2. Filtro (Species == "setosa"): Isola somente a especie Setosa para o conjunto de dados final.
  3. Ordenação decrescente: Ordena as setosas pelo maior tamanho da nova coluna.
  4. Seleção de colunas: Retorna somente as colunas relevantes das setosas.

Tabela interativa

Iris

library(DT)
DT::datatable(iris[1:30, c(5, 1:4)], rownames = FALSE)

Iris manipulado

library(DT)
DT::datatable(saida, rownames = FALSE)

AirQuality

library(DT)
DT::datatable(airquality[1:30, c(5, 1:6)], rownames = FALSE)

Equações

Fórmula de Bhaskara

Essa equação é fundamental para descobrir as raizes de um polinomio de grau 2. \[x = \frac{-b±\sqrt{b^2-4*a*c}}{2*a}\]

Fórmula da derivada

Através dela podemos provar que a derivada de uma função existe. \[\displaystyle \lim_{h \to 0} \frac{f(x + h)- f(x)}{h}\]

Fórmula da velocidade média

Muito útil para descobrir a aceleração de objetos ou tempo de transporte de algo. \[Vm = \frac{\delta S \Delta}{\delta T \Delta}\]

Equação de onda

Uma equação diferencial que descreve o comportamento das ondas.

\[\displaystyle \frac{\partial^2 u}{\partial t^2} = c^2 * \displaystyle \frac{\partial^2 u}{\partial x^2} \]

Lei universal da gravidade

Criada por IsaaC Newton, ela calcula a força da gravidade entre dois objetos. \[F = G * \frac{M1*M2}{d^2}\]

Figuras relacionadas a Ciência de Dados

Profissões do futuro

Essa imagem mostra a união das profissões que formam a ciência de dados.

Interseção das profissões
Interseção das profissões

Textos com Referencia

Essa referencia fala sobre a industria de jogos (Lucchese; Ribeiro, 2009).

Essa fala sobre sobre mais coisas de jogos (Fleury; Nakano; Cordeiro, 2014).

Esse explica o que é a área de ciência de dados (Rautenberg; Carmo, 2019).

Esse fala de inteligência articial (Kalinowski et al., 2023).

Se conecta com o anterior falando de inteligência artificial (Teixeira, 2019).

Referências

FLEURY, Afonso; NAKANO, Davi; CORDEIRO, JHDO. Mapeamento da indústria brasileira e global de jogos digitais. São Paulo: GEDIGames/USP, p. 32–33, 2014.
KALINOWSKI, Marcos et al. Engenharia de Software para Ciência de Dados. São Paulo: Casa do Código, 2023.
LUCCHESE, Fabiano; RIBEIRO, Bruno. Conceituação de jogos digitais. São Paulo, v. 7, 2009.
RAUTENBERG, Sandro; CARMO, Paulo Ricardo Viviurka do. Big data e ciência de dados: complementariedade conceitual no processo de tomada de decisão. Brazilian Journal of Information Science, v. 13, n. 1, p. 56–67, 2019.
TEIXEIRA, João. O que é inteligência artificial. [S.l.]: E-galáxia, 2019.