|
|
Atividade
| 114655 - Relatórios Reprodutíveis com R - EaD |
| Período da turma: | 22/01/2024 a 19/02/2024
|
||||
|
|
|||||
| Descrição: | - Programa:
No curso utilizaremos a linguagem de programação R e a interface de desenvolvimento RStudio. Primeiramente será apresentada uma introdução ao conceito de reprodutibilidade no contexto de desenvolvimento em R, e discutiremos boas práticas ao longo do curso. Utilizaremos o RMarkdown (https://rmarkdown.rstudio.com/), um pacote que possibilita criar relatórios reprodutíveis no R, como: listas de exercícios, relatórios, apresentações em HTML, apresentações em powerpoint, relatórios em word, relatórios interativos, entre outros. Aprenderemos também a criar relatórios reprodutíveis utilizando relatórios parametrizados, que permitem especificar parâmetros para customizar a análise, o que é muito útil para criar relatórios que podem ser reutilizados. Além disso, o conceito de controle de versão com Git será apresentado e também como podemos configurar o Git e o GitHub no RStudio para que seja possível versionar os projetos que criaremos em R. Também aprenderemos a disponibilizar o conteúdo criado no curso de forma online, através do GitHub. É recomendado que as pessoas participantes estejam familiarizadas com o conteúdo do curso Introdução à programação em R. - Bibliografia: Caio Lente, Athos Damiani, Beatriz Milz, Daniel Falbel, Fernando Correa, Julio Tricenti, William Amorim. Zen do R. Disponível em: https://curso-r.github.io/zen-do-r/git-github.html Athos Damiani, Beatriz Milz, Caio Lente, Daniel Falbel, Fernando Correa, Julio Tricenti, Nicole Luduvice, William Amorim. Ciência de Dados em R. Disponível em: https://livro.curso-r.com/9-relatorios.html Hadley Wickham, Garrett Grolemund. R for Data Science. O'Reilly Media. 1ª edição. 2017. Disponível em: https://r4ds.had.co.nz/ Yihui Xie, J. J. Allaire, Garrett Grolemund. R Markdown: The Definitive Guide. 2019. Chapman & Hall/CRC. Disponível em: https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/ Yihui Xie, Christophe Dervieux, Emily Riederer. R Markdown Cookbook. 2021. Chapman & Hall/CRC. Disponível em: https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/ Jenny Bryan, the STAT 545 TAs, Jim Hester. Happy Git and GitHub for the useR. Disponível em: https://happygitwithr.com/ The Carpentries & Data Carpentry. Reproducible Research Introduction. Disponível em: https://datacarpentry.org/rr-intro/ National Center for Ecological Analysis and Synthesis (NCEAS). Reproducible Analysis With R. Disponível em: https://nceas.github.io/sasap-training/materials/reproducible_research_in_r_fairbanks/ |
||||
| Carga Horária: |
15 horas |
||||
| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 75 | ||||
| Ministrantes: |
Beatriz Milz |
 voltar |
|
Créditos © 1999 - 2024 - Superintendência de Tecnologia da Informação/USP |