Manipulação e Apresentação de dados no R

• Prof. José Baldin Pinheiro
• jbaldin@usp.br
• Departamento de Genética - ESALQ/USP (Gvenck)

O curso Manipulação e Apresentação de dados no R tem como objetivo capacitar os participantes no uso do R para análise de dados, manipulação de dados, visualização e aplicação de métodos estatísticos. O curso abrange desde conceitos básicos até técnicas avançadas utilizando a coleção de pacotes do tidyverse.

Público-Alvo
Profissionais e estudantes das áreas de ciência de dados, estatística, biologia, agronomia, engenharia e áreas correlatas que desejam aprimorar suas habilidades em R.

R Básico

Lista
Conceito de lista
Criação e manipulação de listas
Acessando elementos da lista
Funções úteis para listas (ex. length(), append(), lapply())

Tabela
Estruturas de tabela no R
Funções básicas de manipulação de tabelas (table(), as.table())
Aplicação em análise de dados

Data Frame
Conceito e criação de data frames
Manipulação de data frames
Acessando e modificando dados
Funções úteis (head(), tail(), summary(), str())

Factor
Conceito de fatores
Criação e manipulação de fatores
Importância em análises estatísticas
Funções relacionadas (factor(), levels(), relevel())

Família “apply”
Funções da família apply (apply(), lapply(), sapply(), tapply(), vapply())
Aplicações e exemplos práticos

Tidyverse
O tidyverse é uma coleção opinativa de pacotes R projetados para a ciência de dados.

Readr & Readxl
read_csv(): Leitura de arquivos CSV
read_tsv(): Leitura de arquivos TSV
read_csv2(): Leitura de arquivos CSV com ponto e vírgula
read_delim(): Leitura de arquivos delimitados
read_fwf(): Leitura de arquivos de largura fixa
read_table(): Leitura de arquivos separados por espaços em branco
read_log(): Leitura de arquivos de registro da Web

Dplyr
O dplyr é uma gramática de manipulação de dados, fornecendo um conjunto consistente de funções que o ajudam a resolver os desafios comuns na manipulação de dados:
mutate(): Adiciona novas variáveis que são funções de variáveis existentes
select(): Seleciona variáveis com base em seus nomes
filter(): Seleciona casos com base em seus valores
summarise(): Reduz vários valores a um único resumo
arrange(): Altera a ordem das linhas

Todos eles se combinam naturalmente com group_by(), que permite que você execute qualquer operação “por grupo”

40

R$ 60,00

Pré-Requisitos e Seleção
Conhecimentos básicos de estatística e familiaridade com conceitos de programação. A seleção será feita de acordo com a ordem de inscrição.