Curso_R

Núcleo Nivelamento

Aula 01 - Introdução ao Curso, Instalação do R e RStudio, Materiais e História

Aula 02 - Introdução ao R, Interface, como o R Trabalha, Atribuições, Objetos, Tipos de objetos e Coerções de objetos

Aula 03 - Importando Dados, Definindo Caminhos, Tipos de classes: Vetor, Matrizes, Lista e DataFrames e Coerções de classes

Aula 04 - Escalares, Aritmética, Operadores Lógicos, Operadores Booleanos, Estruturas de controle, Laços de Repetição

Aula 05 - Funções e Pacotes: O coração do R! Olho no help!

Núcleo Básico

Aula 06 - R markdown: Criar relatórios de maneira fácil e com programação junto? .rmd!

Aula 07 - Github: Arquivos online e programação em grupo.

Aula 08 - Frequência, Medidas Resumo (Média, Mediana, Moda, Variância, Desvio-Padrão, IIQ) e Boxplot

Aula 09 - Mais medidas descritivas: Simetria, Assimetria e Curtose? Conhecendo a Distribuição mais famosa!

Aula 10 - Estimadores - Um pouquinho de inferência: O que Nível de significância? P-valor?

Aula 11 - Prática - Messi x CR7? Messy x Tidy? Tidy!!! - Conhecendo o Tidyverse: READR, GGPLOT e DPLYR.

Aula 12 - Prática - Continuancão com GGPLOT e DPLYR - Resolvendo problemas de Dataframes: StringR?

Aula 13 - Teste de Hipóteses e Intervalos de Confiança: Entendo o básico e conhecendo testes úteis

Aula 14 - Prática - Aplicação dos testes, Operador :: e ::: e Super atribuição. Web Scraping? Normalidade?

Núcleo Intermediário

Aula 15 - ANOVA, DIC, DBC e DQL, o que é? Entendendo os testes de médias!

Aula 16 - Estatística Não-Paramétrica: Alternativas para os métodos anteriores!

Aula 17 - Prática - Estudando a ANOVA, Testes de Hipóteses e suas alternativas não paramétricas

Aula 18 - Entendendo a Regressão Linear Normal: Estatísticos realmente gostam de médias!

Aula 19 - Prática: Verificando a Regressão Linear Normal e seus pressupostos no R

Aula 20 - Dados Categórios e Aplicações: Aprendendo sobre o Forcats!

Aula 21 - Pacotes Mypdf1 e SigmaJr: Resolvendo problemas de formas mais simples!

Aula 22 - Expandindo o universo arrumado: TidyR, Tibble e Purrr - O que é?

Aula 23 - FlexDashboard - Criando Dashboards com R e RMarkdown! Oi, ggPlotly!

Aula 24 - Xaringan - Criando Slides com códigos! Por que choras Beamer?

Aula 25 - REGEX - Que diabos é isso?

Núcleo Avançado

Tópico 01: Shiny

Tópico 02: Machine Learning

Tópico 03: ModelTime (?)