R para Ciência de Dados 1

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# R para Ciência de Dados 1
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## Introdução ao curso
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### <img src = 'https://d33wubrfki0l68.cloudfront.net/9b0699f18268059bdd2e5c21538a29eade7cbd2b/67e5c/img/logo/cursor1-5.png' width = '30%'>
]
.date[
### Agosto de 2024
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# Sobre a Curso-R

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## A empresa

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## Filosofia de código aberto!

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<h3>Livros</h3><a href="https://livro.curso-r.com/" target="_blank">
<img src="img/hex-livro.png" width="100px"/>
</a><a href="https://curso-r.github.io/zen-do-r/index.html" target="_blank">
<img src="img/zen-do-r.png" width="100px" style="margin-left: 20px;"/>
</a>

<br>

<h3>Lives</h3><a href="https://www.youtube.com/c/CursoR6" target="_blank">
<img src="img/youtube.png" width="200px"/>
</a>
]

.pull-right[
<h3>Material dos cursos</h3><a href="https://github.com/curso-r" target="_blank">
<img src="img/github.png" width="230px"/>
</a>

<br>

<h3>Blog</h3><a href="https://blog.curso-r.com/" target="_blank">
<img src="img/blog.png" width="400px"/>
</a>
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<br>

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### [www.curso-r.com](https://www.curso-r.com)
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## Nossos cursos

- R para Ciência de Dados I

- Introdução à Estatística com R

- R para Ciência de Dados II

- Visualização de dados

- Relatórios e apresentações

- Introdução ao Machine Learning

- Deploy
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# Sobre o curso

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## Dinâmica curso

- As aulas serão em maior parte expositivas.

- As aulas terão uma seção teórica, de exposição de conceitos, e prática, de aplicação de conceitos.

- O objetivo dos exercícios é gerar dúvidas. **Com exceção do trabalho final, nenhum exercício precisa ser entregue**.

- O certificado será emitido mediante uma **entrega final**, a ser especificada nas últimas aulas do curso.

- Haverá monitoria para esclarecimento de dúvidas sempre 30 minutos antes do início das aulas.

- Usaremos os últimos minutos de cada aula para tirar dúvidas do conteúdo apresentado. Não haverá plantão de dúvidas pós aula.

- A gravação das aulas ficará disponível no Google Classroom por 1 ano após o final do curso.

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## Dinâmica das aulas

- Mande dúvidas e comentários no chat em qualquer momento.

- Para falar, levante a mão.

- Algumas dúvidas serão respondidas na hora. Outras serão respondidas mais tarde na própria aula ou em aulas futuras.

- Só interrompa quem estiver falando em caso de emergência.

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## Tire suas dúvidas

- **Não fique com dúvida**.
 
- Fora do horário de aula ou monitoria:
    - envie suas perguntas gerais **sobre o curso** no Classroom.
     
    - envie preferencialmente suas perguntas **sobre R** no [nosso discourse](https://discourse.curso-r.com/).

- Saber fazer a pergunta certa vai te ajudar bastante nos estudos de programação. [Veja aqui dicas de como fazer uma boa pergunta](https://discourse.curso-r.com/t/como-escrever-uma-boa-pergunta/542).

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# Abrace o seu sotaque

Assim como quando estamos aprendendo um novo idioma, **sempre levamos um pouco de nós para a linguagem de programação** e escrevemos códigos com o nosso *sotaque*.

Normalmente, existem várias formas de resolver um problema. Não existe o *código certo* e, principalmente no começo, não se preocupe em achar o código mais rápido, curto ou elegante.

No dia-a-dia, o melhor código é aquele que funciona. A eficiência e a elegância aparecem naturalmente com a experiência.

Dito isso, atente-se à diferença entre **regras**, **boas práticas** e **estilos**.

- **Regras**: devem ser seguidas para o código funcionar (sintaxe, vocabulário).

- **Boas práticas**: recomenda-se seguir para a criação de códigos legíveis (espaçamento, nomes, organização).

- **Estilo**: cada um pode escolher aquele com o qual se sentir mais à vontade (tipos de indentação, formatação).

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# <span style="color:#6495ed; font-weight: bold;">Introdução</span>

### Por que analisar dados usando linguagens de programação?

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# Vantagens evidentes

- Linguagens de programação são gratuitas

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- As melhores ferramentas de extração e manipulação de dados, modelagem e visualização são desenvolvidas primeiro dentro das principais linguagens de programação

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## Mas são dois os motivos pelos quais a gente realmente deve aprender a programar

### <span style="color:#6495ed; font-weight: bold;">Reprodutibilidade e Comunidade</span>

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## Reprodutibilidade: o código é uma linguagem

Podemos documentar a nossa análise

```r
image_read("https://jeroen.github.io/images/frink.png") %>%
  image_rotate(270) %>%
  image_background("blue", flatten = TRUE) %>%
  image_border("red", "10x10")
```

.pull-left[
#### Entrada
<img src = "https://jeroen.github.io/images/frink.png" style="width:25%">
]

.pull-right[
#### Saída
<img src="01-introducao-ao-curso_files/figure-html/frink-out-1.png" width="620" />

]

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# Análises reprodutíveis...

- são essenciais na Ciência.

- são transparentes, algo muito importante no mercado e no setor público para evitar fraudes e má-fé.

<br>

<center>
<h2 style = "color: #6495ed">poupam o nosso tempo.</h2>
</center>

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# Comunidade: todo mundo junto!

<br>

- As pessoas se ajudam tirando dúvidas e disponibilizando exemplos e análises gratuitamente.

- A linguagem cresce com a comunidade. Ao aprender a programar, você será uma desenvolvedora ou um desenvolvedor em potencial.

- Espaços seguros e de apoio a grupos sub-representados.

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# <span style="color:#6495ed; font-weight: bold;">Por que o R?</span>

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## O ciclo da ciência de dados

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## O ciclo da ciência de dados com o R

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## Plano para o curso!

.pull-left[

### Introdução ao R

### Importação de dados

### Manipulação de dados

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.pull-right[

Arte por Allison Horst.

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