Familiarização com R e Studio
Abrindo um arquivo csv em Excel
Erro mais comum que as pessoas que estão estudando R cometem
Operações básicas em R: soma, multiplicação, divisão, exponenciação, raiz quadrada, resto da divisão de dois números, quociente da divisão
Usando a função "scan" para ler arquivos e/ou dados digitados pelo teclado
Vetores numéricos: diferentes formas de representação
Vetores de caracteres: funções is.numeric, is.character, is.logical, as.numeric, as.logical, as.character
Acessando e modificando valores de um vetor
Importando um arquivo externo ( formato csv)
Importando arquivos de diversos formatos ( csv, txt, excel, do SAS, do SPSS,)
Importando dados diretamente do clipboard ( de qualquer planilha)
Trabalhando com os dados importados de um arquivo externo ( formato csv)
Criando um projeto no R Studio
Um exemplo de um projeto completo ( entrada de dados, uso de banco de dados, biblioteca de funcoes)
Encontrando erros em um programa (debug )
Entrada de dados pelo teclado (função "readline") e mostrando os dados digitados ( função "cat")
Criando funções em R ( alterando variáveis globais por meio de uma função)
Arquivos csv relativos às videoaulas-semana 01 (arquivo zipado para download)
Responda ao questionário até o dia 16 de janeiro, 22 horas. ( o questionário será enviado por email)
Desafio extra: Que tal aprender um pouco sobre Estatística Descritiva?
Se tiver curiosidade, acesse os minhas video-aulas sobre Estatística Descritiva
Aprender a manipular dados
Selecionando colunas de um dataframe ( função "select", pacote "dplyr")
Renomeando colunas de um dataframe ( funcao "rename", pacote "dplyr")
Criando novas colunas em um dataframe ( função "mutate", pacote "dplyr"
Selecionando linhas de um dataframe ( função "filter", pacote "dplyr")
Dividindo um dataframe: selecionando linhas específicas ( função "slice", pacote "dplyr")
Ordenando um dataframe ( ordem crescente ou decrescente, função "arrange", pacote "dplyr")
Removendo as linhas duplicadas de um dataframe ( função "distinct", pacote "dplyr")
Selecionando amostras de um dataframe ( função "sample_n" e "sample_frac", pacote "dplyr")
Aplicando funções às colunas de um dataframe ( função "summarise", pacote "dplyr")
Separando dataframe em grupo e realizando cálculos com os grupos ( funções "group_by" e "summarise")
Contando o número de elementos distintos em cada coluna ( função "count", pacote "dplyr")
Operador "pipe" ( %>%), pacote Dplyr
Usando a função "count" do pacote "dplyr" , para contar linhas
Juntando dataframes (pacote dplye, funcao "full_join")
Resumo das funções de manipulação de dados do pacote dplyr
Procurando uma determinada palavra(string) em um dataframe ( função str_detect do pacote stringr)
Arquivos csv relativos às videoaulas-semana 02 (arquivo zipado para download)
Responda ao questionário até o dia 23 de janeiro, 22 horas. ( o questionário será enviado por email)
Desafio extra: Que tal aprender um pouco sobre Estatística Inferencial?
Se tiver curiosidade, acesse os minhas video-aulas sobre estatística inferencial
Amplitude e variação interquartil
Usando o pacote Tidyverse e a library ggplot2
Criando histogramas usando o ggplot2
Criando gráficos de barras usanjdo o ggplot2
Diversos ( assista se tiver tempo)
Aplicação prática: como compilar notas de diversos testes aplicados a alunos, pelo Google Forms?
Planejando experimentos ( gerando amostras aleatórias a partir de um banco de dados)
Manipulando arquivos grandes ( dados de 400.000 pessoas)
Criando um biblioteca de funções em R
Limpando base de dados ( removendo valores que não estão disponíveis ("NA": Not Available)
Criando gráficos de diversas formas
Criando páginas HTML com R (RMarkDown). *Sugestão: assista as videoaulas de Fernanda Peres, onde ela explica detalhadamente como usar o RMarkDown
Inserindo código R em Websites
Trinket.io: limitações quanto a entrada de dados
Disponibilizando o seu programa em R em um servidor web (Shiny)
Criando um website que permite consultar um banco de dados, usando os pacotes shiny e dplyr
Criando um gráfico e plotando em um website, usando o pacote "Shiny"
Arquivos csv relativos às videoaulas-semana 03 (arquivo zipado para download)
Responda ao questionário até o dia 30 de janeiro, 22 horas. ( o questionário será enviado por email)
Desafio extra: Que tal aprender um pouco sobre Análise Multivariada?
Se tiver curiosidade, acesse os minhas video-aulas sobre análise multivariada