Sobre o curso de R

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.