Data Scientist com R

Datas: 

Mód.1: 17 e 19//01/2023

Mód.2: 24 e 26/01/2023

Mód.3: 31/01 e 02/02/2023

Mód.4: 07 e 09/02/2023

8 Sessões: 18h30 às 20h30

Duração: 16h

Local:

PRESENCIAL
Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa

Formadores:

Soraia Pereira

Doutorada em Estatística e Investigação Operacional pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Atualmente é investigadora no Centro de Estatística e Aplicações, Universidade de Lisboa (CEAUL). Tem experiência em lecionar disciplinas na área de Probabilidade e Estatística, cursos em Estatística Espacial com recurso ao software R e publicações em revistas nacionais e internacionais.
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. Tem cerca de uma centena de artigos publicados em revistas internacionais, sempre com recurso ao R para as análises apresentadas.

Program:

Módulo 1: Introdução ao R
17 e 19/01/2023 – 18h30 às 20h30

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)

Módulo 2: Análise Exploratória de Dados em R
24 e 26/01/2023 – 18h30 às 20h30

1. Análise Exploratória de Dados em R
1.1 Medidas de localização e dispersão (média, quartis). Funções sumárias: summary, unique, table, apply, tapply.
1.2 Visualização gráfica com R base e com ggplot (gráfico de pontos, gráfico de linhas, gráfico de barras, histograma, caixa de bigodes)
1.3 Outras potencialidades do ggplot. Representação gráfica por categoria, paralela, e em grid
1.4 Análise exploratória de um caso de estudo

Módulo 3: Introdução à Análise de Regressão com R
31/01 e 02/02/2023 – 18h30 às 20h30

1. Introdução à análise de regressão
1.1 Regressão linear simples
1.2 Regressão linear múltipla
1.3 Modelos lineares generalizados
1.4 Seleção de covariáveis (por stepwise)

Módulo 4: Visualização Espacial com R (Mapas)
07 e 09/02/2023 – 18h30 às 20h30

1. Visualização espacial – mapas
1.1 Polígonos (regiões)
1.2 Pontos (localização das coordenadas geográficas de objectos)
1.3 Polígonos com atributos

Rácio Teoria/Prática: 40% Teórico | 60% Prático

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