Introdução à Modelagem de Big Data Link para o cabeçalho

Disciplina de 60 horas que apresenta o conceito de big data e mineração de dados aos alunos, para que eles possam ganhar experiência na resolução de problemas de modelagem, além de desenvolver habilidades de estudo e pesquisa independentes. É uma disciplina prática, com utilização intensa de algoritmos computacionais. Necessita conhecimento de métodos básicos de inferência estatística e programação em R. O site apresenta slides e vídeos cobrindo todo o conteúdo da disciplina, com exemplos de códigos e resolução de exercícios. Link

Construindo Mapas no R Link para o cabeçalho

Semana da Estatística da UFRN, Natal, 2023 Link para o cabeçalho

Minicurso que aborda a criação de mapas utilizando o software R. Ele começará com uma introdução aos pacotes específicos para manipulação e visualização de dados espaciais. Os participantes aprenderão como construir mapas adicionando informações estatísticas a eles. Serão abordados exemplos com mapas mundiais, nacionais e estaduais.

Ao final do minicurso, os participantes terão adquirido as habilidades necessárias para criar mapas atraentes e informativos no R, permitindo-lhes comunicar efetivamente informações geográficas por meio de visualizações. O único pré-requisito para acompanhar o minicurso é conhecer as funções básicas do pacote tidyverse. Link

Minicurso de Shiny: Como Criar Aplicativos Web Utilizando o R Link para o cabeçalho

Semana da Estatística da UFES, Vitória, 2021 Link para o cabeçalho

Esse minicurso é uma introdução prática à criação de dashboards utilizando o pacote shiny do R. Link

Aprendizado de Máquina com o Pacote tidymodels Link para o cabeçalho

Escola de Modelos de Regressão, ENCE, 2021 Link para o cabeçalho

Este minicurso é uma introdução ao aprendizado de máquina com R, mostrando como utilizar o pacote tidymodels para realizar tarefas de regressão e classificação. O pacote tidymodels simplifica o fluxo de trabalho em aplicações de aprendizado de máquina, pois suas características são análogas às do tidyverse. Conceitos como sobreajuste, validação cruzada e engenharia de atributos serão trabalhados de maneira que os alunos compreendam a sua importância para as tarefas de aprendizagem de máquina. Será um minicurso aplicado, com ajustes de modelos em dados reais. Os ajustes serão criados, refinados e analisados, de modo a definir critérios que possam ajudar o aluno a decidir qual o melhor modelo para as suas necessidades. Link

How to simplify your statistical reports using R Markdown Link para o cabeçalho

2nd on Statistics and Data Science, UFBA, Salvador, 2019 Link para o cabeçalho

This course is a practical introduction on how to create a reproducible workflow using R Markdown. The participants will see how they can create tidy reports merging R code and their conclusions. There will be data analysis exercises where reports will be written by the participants, showing them how to create their own reports. Link

Workshop de R: Introdução à Visualização de Dados Link para o cabeçalho

UFRN, Natal, 2018 e 2019 Link para o cabeçalho

Assim como o inglês se tornou uma língua obrigatória para quem quer fazer ciência ou compreender melhor o mundo no qual está inserido, saber interpretar dados está se virando uma habilidade cada vez mais imprescindível nos dias atuais. Embora seja trivial utilizar uma planilha eletrônica para analisar dados simples, este tipo de ferramenta possui diversas limitações. Por exemplo, não é possível registrar todos os passos utilizados em uma análise feita utilizando o Excel, o que inviabiliza a sua reprodutibilidade. Além disso, também não é possível trabalhar com arquivos que possuam milhões de linhas de informações. Em oposição a clicar em menus, escrever comandos para o computador executar é uma forma do usuário se conectar em um nível mais profundo àquilo que está executando. Desta forma, aprender ciência de dados através de uma linguagem de programação é capaz de aumentar as habilidades dos analistas, fazendo com que eles consigam perguntar e responder perguntas mais sofisticadas. Tarefas de análise de dados são fáceis de serem realizadas com linguagens de programação como R e python. Neste curso optamos pelo R pelas suas capacidades gráficas avançadas, que permitem recompensas rápidas ao usuário. Ao ver na tela os gráficos que explicam seus dados, os usuários sentem-se realizados, ganhando incentivos que o fazem se aprofundar neste tipo de estudo. Link

Introdução ao Shiny Link para o cabeçalho

Semana da Estatística da UFRN, Natal, 2018 Link para o cabeçalho

O shiny é um pacote do R que torna mais fácil a construção de páginas interativas para internet. Estas páginas podem ser consideradas como apps que realizam tarefas bem específicas, desde aplicações em ensino até dashboards de análises de dados para empresas. Este mini curso vai mostrar como criar apps com o shiny e como compartilhar estes apps com outras pessoas. Link

R Markdown: Como Automatizar a Geração de Relatórios em R e LaTeX Link para o cabeçalho

Semana da Estatística da UFRN, Natal, 2017 Link para o cabeçalho

Uma das características mais desejáveis em pesquisa científica e análise de dados é a sua reprodutibilidade. É importante que os métodos estatísticos aplicados sejam auditados independentemente por outras pessoas.

Entretanto, para que o trabalho possa ser lido, compreendido e reproduzido, é fundamental que, além do código, nosso fluxo de pensamento também possa ser documentado. Em alguns casos, apenas os comentários distribuídos com o código podem não ser suficientes para garantir a compreensão do trabalho realizado.

Este minicurso vai mostrar como podemos utilizar a linguagem R Markdown para juntar R e LaTeX, com o intuito de automatizar a geração de relatórios. O pacote knitr vai ser utilizado para inserir, diretamente a partir do R, tabelas e gráficos em um documento. O minicurso será totalmente aplicado, pois os alunos irão aprender R Markdown enquanto praticam os ensinamentos no RStudio.

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