### Objetivos

Fornecer informações básicas do software estatístico R e expor as principais ferramentas disponíveis atualmente para realização de análises estatísticas de forma produtiva e reproduzível, baseando-se na filosofia `tidy data` e nos pacotes de Hadley Wickham. O curso é considerado de nível intermediário, pois apresenta apenas a forma de utilização de ferramentas úteis, e não abrange tópicos mais profundos como orientação à objetos, o pacote `Rcpp`, entre outros.

### Programa Resumido

O curso é destinado para estudantes que já conhecem ou desejam conhecer o software estatístico R e é focado em ferramentas para aumento da produtividade em análises estatísticas, tanto em relação a tratamento de dados e análise exploratória quanto a produção de relatórios e apresentações. Por utilizar tecnologias de fronteira, o curso mostra uma parte muito importante do R que muitas vezes é desconhecida até mesmo por programadores experientes na linguagem.

O curso foi estruturado em dois módulos. O primeiro módulo é de nivelamento e tem como objetivo introduzir os conceitos básicos de R, sintaxe e ferramentas principais. O segundo módulo foca nos pacotes desenvolvidos por Hadley Wickham para aumento de produtividade, bem como outras ferramentas úteis para ajuste de modelos e produção de relatórios e visualizações dinâmicas.

### Programa

O curso é destinado para estudantes que já conhecem ou desejam conhecer o software estatístico R e é focado em ferramentas para aumento da produtividade em análises estatísticas, tanto em relação ao tratamento de dados e análise exploratória quanto à produção de relatórios e apresentações. Por utilizar tecnologias de fronteira, o curso mostra uma parte muito importante do R que muitas vezes é desconhecida até mesmo por programadores experientes na linguagem.

O curso está estruturado em dois módulos, descritos abaixo.

### Pré-requisitos

O curso não exige nenhum pré-requisito, porém, conhecimento básico de estatística e um contato com alguma linguagem de programação auxiliarão em alguns tópicos.

#### Módulo Básico

* Introdução à linguagem script e vetorização. Definição por gênero e diferença (comparando com C, octave, java, python, etc).
*  Um pouco de sintaxe (principalmente operadores lógicos, `if` e `else`, laços `for` e `while`). 
*  Estruturas de dados.
*  Subsetting.
*  Leitura de bancos de dados (.xls, .csv, .txt).
-  Vocabulário focado em algumas funções essenciais (`summary`, `[`, ``\$``, `%in%`, `print`, `cat`, `str`, `table`,`plot`,  `ifelse` e as funções `*pply`)
*  Criação de gráficos com a função `plot`

#### Módulo Prático

* Manipulação de dados e análise descritiva básica usando `dplyr` e `tidyr`. Conceito de `tidy data`.
* Gramática para gráficos e visualizações com `ggplot2`.
* Ajuste de modelos de regressão e análise multivariada com funções do `base`, `lmer`, `lme4` e `mgcv`.
* Web apps com o `shiny`. 
* Relatórios com RMarkdown e `knitr`.
* Construção de pacotes no R com `devtools` e `roxygen2`.
* Laboratório de R, com um exemplo de banco de dados real para trabalhar com todo o ferramental apresentado.

### Avaliação

**Método:**

Aulas (14h), exercícios para casa e resultados do laboratório (10h).

**Critérios:**

Média ponderada de exercícios e laboratório.



