R e R Studio: análise de dados para pesquisadores iniciantes

Analisar dados está no cerne do trabalho de muitas áreas atualmente. Como saber se há significância estatística em uma hipótese levantada? Como visualizar dados de forma a ter insights e tomar melhores decisões? Como realizar testes de hipótese para afirmar que fatores, de verdade, influenciam o resultado de um experimento?

Curso prático e direto ao ponto que apresenta os primeiros passos para usar o software R e seus comandos com objetivo de tornar o aluno autônomo na manipulação so software. As video-aulas visam que o aluno aprenda a programar em R e como usá-lo para uma análise de dados eficaz e eficiente.

O objetivo do curso é tornar o aluno apto a aplicar as técnicas estatísticas ensinadas ao longo do curso, extrapolar o raciocínio para várias aplicações do dia-a-dia de diversas áreas e PRINCIPALMENTE analisar e interpretar os resultados dos dados.

Demonstraremos desde a instalação e configuração do software necessário para um ambiente de programação estatística e a descrever os conceitos da linguagem de programação genérica conforme eles são implementados em uma linguagem estatística para os níveis iniciais.

O curso cobre questões práticas em computação estatística que inclui programação em R, leitura de dados em R, acesso a pacotes R e organização e comentários de código R. Tópicos em análise de dados estatísticos fornecerão exemplos de trabalho.

Ao final do curso você estará apto a importar dados para o software, tratar dados, visualizar e analisar os dados de forma a tomar decisões sobre o que está estudando. Ainda, o curso apresenta um passo a passo de como realizar testes de hipóteses e ANOVA, bem como interpretar seus resultados para tomar decisões assertivas e com relevância estatística --> NADA DE FAKE NEWS!

Esses conhecimentos são úteis para qualquer pesquisador que precise publicar artigos com análises estatísticas, ou mesmo analistas de dados em empresas de diversas áreas.

Exemplos práticos serão apresentados com intuito de conhecer algumas ferramentas estatísticas como análise descritiva de dados, análise de regressão e análise de variância.