Programa do Curso

Dia Um

  1. Introdução ao R & Rstudio (2 horas)
    • Tornando o R mais amigável e interfaces gráficas disponíveis
    • Rstudio
    • Scripting no Rstudio
    • Navegação, seções e dobramento de código
    • Solução de problemas e depuração de código no RStudio
    • Software relacionado e documentação
    • Obtendo ajuda com funções e recursos
    • Projetos no RStudio
    • Criando relatórios analíticos com o RStudio
    • Atalhos de teclado e recursos úteis
  2. Importação/Exportação de dados (1 hora)
    • Arquivos planos – txt, csv
    • Arquivos de planilhas – xls, xlsx
    • Dados SPSS, SAS e outros formatos
    • Importando dados de fontes de dados SQL
    • Conectividade com bancos de dados SQL e operações
  3. Organização de dados (2 horas)
    • Tipos e classes de dados
    • Armazenamento de dados no R – formato Rdata
    • Estrutura de objetos
    • Números e vetores
    • Matriz e tabela
    • Fatores
    • Listas
    • Data Frames
    • Data e hora
  4. Representação tabular (3 horas)
    • Visão geral de pacotes para tabelas de dados – dplyr, tidyr, data.table
    • Índices e subscritos
    • Selecionando, filtrando observações e variáveis
    • Filtragem, agrupamento
    • Transformações de recodificação
    • Reformulação de dados
    • Mesclando dados
    • Manipulação de caracteres e pacote stringr
    • Expressões regulares

Dia Dois

  1. Software relacionado e documentação (1 hora)
    • Rstudio e GIT - versionamento
    • Markdown
    • Relatórios e apresentações com LaTeX
    • Aplicações web Shiny
  2. R e Statistics (2 horas)
    • Probabilidade e Distribuição Normal
    • Números aleatórios
    • Estatística Descritiva
    • Padronização e Normalização
    • Intervalos de Confiança
    • Teste de Hipóteses
    • ANOVA
    • Análise de dados qualitativos
  3. Regressão linear (2 horas)
    • Coeficiente de correlação e interpretação
    • Regressão linear simples e múltipla
    • Métodos de estimativa – Mínimos Quadrados
    • Validação do modelo – testes para violação das suposições
    • Seleção de variáveis – diferentes abordagens
    • Regularização – regressão ridge e lasso
    • Mínimos quadrados generalizados – não linearidade
    • Regressão logística
  4. Procedimentos gráficos (2 horas)
    • Gráficos básicos para uma variável
    • Visualizações para duas e mais variáveis
    • Parâmetros gráficos
    • Gráficos especiais
    • Exportando gráficos para arquivos png, pdf e jpeg
    • Ampliando as capacidades gráficas do R com ggplot2
  5. Ajuda no R (1 hora)
    • Pesquisando na documentação do R
    • Pacotes e documentação do R
    • R Cran Task View – procurar solução para problemas

Requisitos

Não há requisitos específicos necessários para participar deste curso.

 14 Horas

Número de participantes


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