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Programa do Curso

Escrevendo Código R Mais Limpo e Reutilizável

  • Revisando o que torna o código R escalável, legível e de fácil manutenção
  • Criando funções reutilizáveis com entradas, saídas e valores padrão claros
  • Reduzindo a repetição por meio de melhor design de funções e organização dos scripts

Fluxos de Trabalho Práticos de Transformação de Dados

  • Construindo pipelines de análise claros com ferramentas do tidyverse
  • Trabalhando com resumos agrupados, junções e reestruturação de dados
  • Estruturando etapas de preparação de dados para análises repetíveis

Programação Funcional para Tarefas Repetitivas

  • Utilizando ferramentas de iteração como alternativa a loops repetitivos
  • Aplicando fluxos de trabalho no estilo map com purrr
  • Lidando com erros e valores ausentes de forma mais segura em tarefas repetitivas

Depuração e Melhoria de Desempenho

  • Encontrando e corrigindo erros comuns de codificação em scripts e funções
  • Utilizando técnicas práticas de depuração no R e no RStudio
  • Fazendo benchmarking de código lento e realizando melhorias direcionadas de desempenho

Relatórios Reproduzíveis e Comunicação

  • Criando relatórios reproduzíveis com o R Markdown
  • Aprimorando a saída visual com ggplot2 para comunicação mais clara
  • Preparando os resultados da análise para compartilhamento com partes interessadas comerciais ou de pesquisa

Workshop Aplicado e Próximos Passos

  • Combinando funções, fluxos de trabalho de dados, depuração e relatórios em um exercício prático
  • Revisando técnicas-chave e padrões comuns para o trabalho diário com R
  • Identificando próximos passos para melhoria contínua na programação em R

Requisitos

  • Sólido entendimento da sintaxe básica do R, tipos de dados, vetores e data frames
  • Experiência na escrita de scripts em R e trabalho no RStudio
  • Experiência intermediária em programação R, incluindo manipulação básica de dados e gráficos

Público-alvo

  • Analistas de dados que desejam escrever código R mais eficiente, reutilizável e de fácil manutenção
  • Cientistas de dados que precisam de fluxos de trabalho mais robustos para análise, relatórios e colaboração
  • Pesquisadores e profissionais técnicos que utilizam o R para trabalho prático com dados
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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