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alfaconcursos.com.br MUDE SUA VIDA! 18 Visualização de Dados: ggplot2 e googleVis Transformação de Dados: plyr e data.table Falta de imputações de valor: MissForest e MissMDA Detectção de Outlier: Outliers e EVIR Seleção de Recursos: Features e RRF Redução de dimensão: FactorMineR e CCP SOLUÇÃO COMPLETA PRÉ-MODELAGEM Visualização de Dados: ggplot2 e googleVis Transformação de Dados: plyr e data.table Falta de imputações de valor: MissForest e MissMDA Detectção de Outlier: Outliers e EVIR Seleção de Recursos: Features e RRF Redução de dimensão: FactorMineR e CCP MODELAGEM Regressão Contínua: car e randomforest Regressão Ordinal: Rminer e CoreLearn Classificação: Caret e BigRF Clusterização: CBA e RankCluster Séries Temporais: forecast e LTSA Survival: survival, Basta PÓS-MODELAGEM Validação de Modelo Geral: LSMeans e Comparison Validação de Regressão: RegTeste ACD Validação de Classificação: BinomTools e DAIM Validação de Clusterização: ClustEval e SigClust Análise de curvas ROC: PROC e TimeROC OUTRAS BIBLIOTECAS BASTANTE EMPREGADAS Melhorar Desempenho: Rcpp e parallel Mineração de texto: tm e twitteR Trabalhar com Web: XML, jasonlite e httr Banco de dados: sqldf, RODBC e Rmongo Relatórios de Resultados: shiny e Rmarkdown Diversos: swirl, reshape2 e qcc. 15. ANO: 2020 Banca: ALFACON https://www.alfaconcursos.com.br/
