descrição

Através de 4 módulos e com recurso ao software R, aprenda a organizar e analisar dados com foco na obtenção de soluções orientadas para a resolução de problemas.

Introdução ao R é o primeiro de quatro módulos, centrados na temática de Data Science. Neste módulo será feita uma introdução ao ambiente R, bem como à manipulação de ferramentas básicas de tratamento de dados neste software.

Os participantes podem inscrever-se em um ou mais módulos ou no conjunto dos quatro.

Saiba mais sobre os restantes módulos:

• Módulo 2. Análise Estatística Preliminar
  
• Módulo 3. Introdução à Análise de Regressão
  
• Módulo 4. Visualização Espacial (Mapas)

a quem se destina

– Estudantes de Mestrado e de Doutoramento
– Profissionais que pretendam adquirir competências em estatística com o software R.

formador

Soraia Pereira

Doutorada em Estatística e Investigação Operacional pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Atualmente é Professoa Auxiliar Convidada da FCUL e investigadora no Centro de Estatística e Aplicações, Universidade de Lisboa (CEAUL).
Principais áreas de investigação: estatística espacial, estimação em pequenos domínios, modelação e previsão.

Tiago Marques

Doutorado em Estatística, investigador sénior e professor auxiliar, trabalha diariamente em R e já lecionou mais de uma dezena de cursos de R, em Portugal e no estrangeiro. Mais de 50 artigos publicados em revistas internacionais, sempre com recurso ao R para as análises apresentadas.

programa

1. Introdução ao R
1.1 Operações simples com números, vectores, matrizes
1.2 Classes de objectos
1.3 Importação e exportação de dados
1.4 Manipulações simples de dados (leitura, estrutura, variáveis, subconjuntos, substituição, detecção de NAs, ordenação, concatenação, vlookups, pivot-table)

preço

75 € (Isento de IVA)

Nota: Caso os participantes pretendam frequentar todos os módulos, o preço total é de 270€.

horário

18h30 às 22h30 (4h)

pré-requisitos e metodologia

Não existem pré-requisitos para participação no curso.

Formato: Presencial
Língua de ensino: Língua Portuguesa
Rácio: 20% de exposição teórica e 80% de trabalho prático (com resolução de exercícios com o software R)
Materiais utilizados e disponibilizados: Serão disponibilizados todos os slides do curso em formato digital (.pdf)

localização