Página para a divulgação dos conteúdos das aulas da disciplina “Projetos de análise de dados usando R”. Essa á uma discipĺina especial do Programa de Pós-Graduação em Botânica da Escola Nacional de Botânica Tropical do Jardim Botânico do Rio de Janeiro. A disciplina é anual e foi ministrada nos anos de 2019 e 2020 por Andrea Sánchez-Tapia, Sara Ribeiro Mortara e Diogo Rocha.
O ambiente estatístico R está sendo cada vez mais utilizado em biologia, ecologia e taxonomia, não só pela robustez e variedade de análises que podem ser feitas, mas também porque proporciona um entorno reproduzível, por estar baseado em scripts. Isto permite fazer o seguimento do fluxo de trabalho inteiro, realizar correções de maneira rápida e robusta, aumentar a quantidade de dados que podem ser analisados e contribuir a criar uma ciência mais aberta. Há múltiplos cursos de R nas pós-graduações, porém estes se focam no aprendizado da linguagem e da estatística, sem focar na estrutura dos projetos de análise, o qual dificulta que o aluno mantenha a continuidade no uso das ferramentas.
O objetivo do curso é que as pessoas participantes entendam a estrutura básica de um projeto de análise de dados, aprendam o básico de R, saibam onde buscar as soluções específicas para os próprios problemas e aprendam a executar a análise exploratória dos dados de uma maneira organizada e reproduzível. Isto é, separando os dados brutos e modificados, e dando visibilidade, reprodutibilidade e portabilidade a cada passo da análise, para que esta possa ser replicada posteriormente
Não é necessário nenhum conhecimento prévio de R ou git. Porém é necessário que a pessoa participante instale os seguintes programas:
| seg | ter | qua | qui | sex |
|---|---|---|---|---|
| Aula 1: ciência aberta & reprodutibilidade | Aula 3: controle de versões usando git | Aula 5: manipulação de dados em bases relacionais | Aula 7: gráficos em R | Aula 9: Gestão de bibliografia e rmarkdown (Zotero, bibtex) |
| Aula 2: introdução a fluxos de trabalho reprodutíveis | Aula 4: gestão de dados | Aula 6: análise exploratória de dados | Aula 8: relatórios reprodutíveis (LaTeX, markdown e Rmarkdown) | Aula 10: trabalho final & tira dúvidas |
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