Aprimorando fundamentos básicos dentro da linguagem R.

📊 Você já parou pra pensar como a Estatística pode te levar direto pro campo de jogo? Neste vídeo, você vai aprender os primeiros passos na linguagem R, com um exemplo prático sobre teto salarial de técnicos no futebol internacional. Vamos do zero:

✅ Entender o que é uma variável

✅ Importar dados reais com o tibble

✅ Criar seus próprios data frames

✅ Fazer análise descritiva com a função summary()

✅ E, principalmente, enxergar os dados com olhar de quem pensa o jogo. Esse conteúdo faz parte da Formação em Dados para o Futebol, criada por quem respira análise e vive o jogo: o Campo Analítico. Se você é estudante, profissional do esporte ou apaixonado por dados e futebol, essa formação é pra você. 🔗 Acesse o link e garanta sua vaga https://go.hotmart.com/U97938696S?dp=1

# -  Vamos conversar.


# ele é um comentario = #

# Para o R o sinal de igual ele é um chamado de variavel.

# Para rodar clique em ctrl + enter , parar rodar qualquer linha.

a = 1+2

# Operações basicas.

# Importar um data frame qualquer.

# install.packages("tibble")

library(tibble)

# Dados do teto salarial mensal para técnicos (em milhares USD)
dados <- tibble::tibble(
  país = c("Brasil", "Argentina", "México", "Inglaterra", "Espanha", 
           "Alemanha", "Itália", "França", "Portugal"),
  janeiro = c(300, 250, 200, 2000, 1500, 1200, 1100, 800, 350), # teto salarial estimado (exemplo)
  julho = c(320, 260, 210, 2100, 1550, 1250, 1150, 850, 360)    # valor atualizado hipotético
)

dados # chamo o banco de dados através do ctrl + enter


# Quem é minha variavel ?

dados # é a minha variavel, proucure saber o que é um tidyverse ou dplyr.

#quem é a minha primeira variavel dentro do banco de dados?
# é aspa dupla "" porque todo e qualquer variavel com caracter não numerica precisa ser identificada como não numerica.

# Renomear o arquivo: df

df = tibble::tibble(país = c("Brasil", 
                                "Argentina",
                                "México"), # Todo vetor precisa ter grandeza do mesmo tamanho, em seu comprimento!!!
                       janeiro = c(300, 250,200),  # mesma regra que eu uso que é repetir a regra de cima.
                      julho = c(320, 260,210)
                    
                    ) 
df # modificar para data frame aqui também chame de df.

# Buscar os dados e organizar os dados!

#------------------------------------------------- Análise descritiva dos dados!


# Resumo Estatistico.  Função Summary - 

# Para Janeiro:
summary(df$janeiro)

# Para Junho:

summary(df$julho)