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Programação em R para Análise de Dados: Introdução

Com Haydée Svab

Avenida Paulista

Duração: 120 minutos

14

atividade presencial

Grátis

Local: Tecnologias e Artes (4º andar)

Vagas limitadas. Inscrições online, a partir de 2/8, 14h, para Credencial Plena e 5/8, 14h, para público em geral.

Data e horário

De 10/08 a 28/09

Quarta

Das 14h30 às 16h30

Esgotado

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A jornada deste curso é focada em sair de um banco de dados bruto para um relatório / apresentação com estatísticas, tabelas e gráficos claros e assertivos. Para isso, utilizamos o software livre RStudio onde conseguimos uma interface amigável para programar na linguagem R.

A intenção do curso é fazer um primeiro mergulho nas potenciaidades do R como ferramenta de análise de dados, logo, não se propõe a ser profundo em metodologia, estatística ou mesmo recursos mais complexos de programação.

Todos os tópicos das aulas contam com exemplos e exercícios e ao final de cada aula são indicadas referências (livros, links, vídeos) de como é possível se aprofundar no tema da aula em questão.

Para melhor aproveitamento do curso, é interessante que os(as) inscritos(as) no curso já tenham noções de matemática e de estatística básica.

Aula 1: Introdução ao R e ao RStudio
Aula 2: Primeiros passos com R e o pacote tidyverse
Aula 3: Abrindo e manipulando dados
Aula 4: Estatísticas básicas
Aula 5: Visualizando dados
Aula 6: Markdown
Aula 7: Comunicando resultados

Vagas limitadas. Inscrições online, a partir de 02/08, 14h, para Credencial Plena e 05/08, 14h, para público em geral.

Haydee Svab é cientista de Dados e Pesquisadora em Mobilidade Urbana. Sócia e co-fundadora da ASK-AR (consultoria em análise de dados), atualmente, é membro do Conselho Deliberativo da AEAMESP (Associação dos Engenheiros e Arquitetos de Metrô) no triênio 2020/2023, do capítulo RLadies-São Paulo e da comunidade Transparência Hacker. Foi consultora do BID, Banco Mundial, engenheira do Metrô-SP e co-fundadora dos grupos RLadies|São Paulo, PoliGNU e PoliGen. Cursa Especialização em Ciência de Dados e Big Data na PUC-MG, é mestra em Engenharia e Planejamento de Transportes (Poli-USP), especialista em Democracia Participativa, Repúblicas e Movimentos Sociais (UFMG) e formada em Engenharia Civil/Arquitetura pela USP (Programa Poli-FAU).

 

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