Métodos de Formação

R é uma linguagem de programação open source e simultaneamente um ambiente completo de programação para a análise de dados. Empresas em todo o mundo usam R como uma ferramenta essencial para diversos tipos de análise e apoio à tomada de decisões a partir de diversos tipos de dados.

Este curso irá fornecer tudo o que precisa de saber para começar a utilizar a plataforma R de forma eficiente e produtiva. O curso contém uma série de exemplos que proporcionam uma abordagem essencialmente prática abordando igualmente as componentes de análise e extração de dados usando as diferentes funções e construções do R.

1. Introdução

   1. Visão Geral da R

   2. Porquê R

   3. Porquê aprender a programar em R?

   4. Instalar R em Windows

   5. Instalar R em Linux

   6. Instalar R em Mac

   7. R no Mundo

   8. Editores e IDEs para R

   9. Instalar RStudio em Windows

   10. Instalar RStudio em Linux

   11. Instalar RStudio em Mac

   12. Visão Geral do RStudio no Ambiente de Trabalho

   13. Estrutura do curso

2. Obter Ajuda para R

   1. Introdução

   2. Plano

   3. Ajuda incorporada

   4. Ajuda incorporada: Usar Comandos de Ajuda

   5. Ajuda incorporada: Usar os Comandos de Demonstração

   6. Ajuda incorporada: Usar Vinhetas

   7. Pesquisa na Web

   8. Apoio da Comunidade: Lista de Mailing; Foruns e Blogs

   9. Sumário

3. Variáveis e Operadores

   1. Introdução

   2. Plano

   3. Variável

   4. Convenção da Nomenclatura

   5. Guia dos Nomes

   6. Atribuir a Variável

   7. Ambientes e Variáveis

   8. Operadores

   9. Operadores Aritméticos

   10. Números Especiais: Inf, NaN, NA

   11. Operadores Lógicos

   12. Operações vetoriazadas

   13. Tipos de Operações vetoriazadas

   14. Sumário

4. Estruturas de Dados (Parte 1)

   1. Introdução

   2. Esboço

   3. Estruturas de Dados em R

   4. Vector Atomic

   5. Operações comuns em Vectores Atomic

   6. Factor

   7. Tabela

   8. Operações Comuns em Tabelas

   9. Sumário

5. Estruturas de Dados (Parte 2)

   1. Introduction

   2. Plano

   3. Estrutura de Dados

   4. Operações Comuns em Matrizes

   5. Matriz

   6. Sumário

6. Funções

   1. Introdução

   2. Plano

   3. Descrição Geral das Funções

   4. Demo: Descrição Geral das Funções

   5. Componentes Funções

   6. Directrizes de Nomeação de Funções

   7. Correspondência de argumento

   8. Argumentos com Valores Padrão

   9. Argumentos adicionais usando o Ellipsis

   10. Avaliação Lazy

   11. Multiplos Valores de Retorno

   12. Funções como Objectos

   13. Função Anónimo

   14. Sumário

7. Controle do Fluxo

   1. Introdução

   2. Plano

   3. If

   4. If-Else

   5. Multiple If-Else

   6. Switch

   7. Vectorized If

   8. Repeat

   9. Repeat With Break

   10. Repeat With Next

   11. Whyle

   12. For

   13. Apply

   14. Demo: Apply - Part 1

   15. Demo: Apply - Part 2

   16. Funções em Apply Familiy

   17. Sumário

8. Pacotes de dados

   1. Introdução

   2. Plano

   3. Sobre Pacote de Dados R

   4. Carregar Pacote de Dados R

   5. Demo: Carregar Pacote de Dados R - Part 1

   6. Demo: Carregar Pacote de Dados R - Parte 2

   7. Instalar Pacote de Dados R

   8. Demo:Instalar Pacote de Dados R

   9. Gerir Pacote de Dados R

   10. Sumário

9. Importação de Dados

   1. Introdução

   2. Plano

   3. Directório de Trabalho

   4. Demo: Directório de Trabalho

   5. Importar Ficheiros CSV

   6. Tabela de Importação

   7. Demo: Tabela de Importação

   8. Importar a partir do URL

   9. Demo: Importar a partir do URL

   10. Importar Ficheiros XML

   11. Importar ficheiros Excel

   12. Demo: Importar ficheiros Excel

   13. Importar outros Tipos de Ficheiros

   14. Importação Incorporada de Conjuntos de Dados

   15. Demo: Importação Incorporada de Conjuntos de Dados

   16. Importação da Base de Dados

   17. Demo: Importação da Base de Dados, através do Pacote de dados RODBC

   18. Sumário

10. Explorar Dados com R

    1. Introdução

    2. Plano

    3. Tipos de Dados

    4. Estrutura Geral

    5. Examplo da Dataset

    6. Demo: Estrutura Geral

    7. Análise dos dados contínuos

    8. Tendência Central (Mean)

    9. Demo: Tendência Central (Mean)

    10. Tendência Central (Median)

    11. Demo: Tendência Central (Median)

    12. Tendência Central: Por que razão não é suficiente?

    13. Difusão (Range)

    14. Demo: Difusão (Range)

    15. Difusão (Quartiles)

    16. Demo: Difusão (Quartiles)

    17. Difusão (Box Plot)

    18. Difusão (Histograma)

    19. Difusão (variância e desvio padrão)

    20. Análise de Dados Categóricos

    21. Distribuição da Frequência

    22. Categoria Estatisticas

    23. Demo: Categoria Estatisticas

    24. Sumário

11. Conclusão

    1. Revisão do Curso

    2. Site da Formação e Certificação

    3. Avaliação do Curso

    4. Obrigado!

    5. Sessão de esclarecimento de dúvidas

Após a conclusão do curso, os formando deverão:

• Ter conhecimentos da introdução à linguagem fundamental R e da Sintaxe Básica

• Compreender o que R é e como é utilizado para realizar a análise de dados

• Familiarizar-se com as princípais estruturas de dados R

• Criar as suas próprias visualizações utilizando R

• Navegar na interface RStudio

• Fazer gráficos básicos

• Ter conhecimentos sobre a estrutura básica da R, incluindo packages

• Executar comandos básicos da linguagem de programação R

• Saber adicionar packages, usar as ferramentas de ajuda de R e saber encontrar a solução no mundo R.

• Nenhum, no entanto experiência anterior em programação básica e conhecimentos matemáticos serão úteis.