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Programa do Curso
Dia 1
Introdução e preliminares
- Tornar o R mais amigável, R e GUIs disponíveis
- Rstudio
- Software e documentação relacionados
- R e estatística
- Utilização interactiva do R
- Uma sessão introdutória
- Obter ajuda com funções e caraterísticas
- Comandos do R, sensibilidade às maiúsculas e minúsculas, etc.
- Recuperação e correção de comandos anteriores
- Execução de comandos a partir de um ficheiro ou desvio da saída para um ficheiro
- Permanência de dados e remoção de objectos
Manipulações simples; números e vectores
- Vectores e atribuição
- Aritmética vetorial
- Geração de sequências regulares
- Vectores lógicos
- Valores em falta
- Vectores de caracteres
- Vectores de índices; seleção e modificação de subconjuntos de um conjunto de dados
- Outros tipos de objectos
Objectos, seus modos e atributos
- Atributos intrínsecos: modo e comprimento
- Alterar o comprimento de um objeto
- Obter e definir atributos
- A classe de um objeto
Factores ordenados e não ordenados
- Um exemplo específico
- A função tapply() e matrizes irregulares
- Factores ordenados
Matrizes e matrizes
- Matrizes
- Indexação de matrizes. Subsecções de uma matriz
- Matrizes de índice
- A função array()
- Aritmética mista de vectores e matrizes. A regra da reciclagem
- O produto externo de duas matrizes
- Transposição generalizada de uma matriz
- Instalações Matrix
- Matrix multiplicação
- Equações lineares e inversão
- Valores próprios e vectores próprios
- Decomposição de valores singulares e determinantes
- Ajuste por mínimos quadrados e decomposição QR
- Formação de matrizes particionadas, cbind() e rbind()
- A função de concatenação, (), com matrizes
- Tabelas de frequências a partir de factores
Dia 2
Listas e quadros de dados
- Listas
- Construir e modificar listas
- Concatenar listas
- Estruturas de dados
- Criar quadros de dados
- anexar() e desanexar()
- Trabalhar com quadros de dados
- Anexar listas arbitrárias
- Gerir o caminho de pesquisa
Manipulação de dados
- Seleção, subconjunto de observações e variáveis
- Filtragem, agrupamento
- Recodificação, transformações
- Agregação, combinação de conjuntos de dados
- Manipulação de caracteres, pacote stringr
Ler dados
- Ficheiros Txt
- Ficheiros CSV
- Ficheiros XLS, XLSX
- Dados SPSS, SAS, Stata,... e outros formatos
- Exportação de dados para txt, csv e outros formatos
- [Extrair dados de bases de dados utilizando a linguagem SQL.
Distribuições de probabilidade
- R como um conjunto de tabelas estatísticas
- Examinar a distribuição de um conjunto de dados
- Testes de uma e duas amostras
Agrupamento, loops e execução condicional
- Expressões agrupadas
- Instruções de controlo
- Execução condicional: instruções if
- Execução repetitiva: loops for, repeat e while
Dia 3
Escrever as suas próprias funções
- Exemplos simples
- Definição de novos operadores binários
- Argumentos nomeados e predefinições
- O argumento "...
- Atribuições dentro de funções
- Exemplos mais avançados
- Factores de eficiência em desenhos de blocos
- Eliminar todos os nomes numa matriz impressa
- Integração numérica recursiva
- Âmbito de aplicação
- Personalização do ambiente
- Classes, funções genéricas e orientação para objectos
Análise estatística em R
- Modelos de regressão linear
- Funções genéricas para extrair informações do modelo
- Atualização de modelos ajustados
- Modelos lineares generalizados
- Famílias
- A função glm()
- Classificação
- Regressão logística
- Análise discriminante linear
- Aprendizagem não supervisionada
- Análise de componentes principais
- Métodos de agrupamento (k-means, agrupamento hierárquico, k-medoids)
- Análise de sobrevivência
- Objectos de sobrevivência em r
- Estimativa Kaplan-Meier
- Bandas de confiança
- Modelos de Cox PH, covariáveis constantes
- Modelos de Cox PH, covariáveis dependentes do tempo
Procedimentos gráficos
- Comandos de plotagem de alto nível
- A função plot()
- Visualização de dados multivariados
- Exibir gráficos
- Argumentos para funções de plotagem de alto nível
- Gráficos de visualização básicos
- Relações multivariadas com o pacote lattice e ggplot
- Utilização de parâmetros de gráficos
- Lista de parâmetros de gráficos
Relatórios automatizados e interactivos
- Combinação de resultados do R com texto
- Criação de documentos html e pdf
Requisitos
Bons conhecimentos de estatística.
21 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
Preço por grupo privado, treinamento online ao vivo, a partir de 3900 € + VAT*
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Testemunhos de Clientes (3)
Que Haytham começou com os fundamentos e nos deu tempo suficiente para fazer os exemplos, garantindo que estivéssemos na mesma página antes de avançar para o próximo tópico.
Jaco Dreyer - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
Máquina Traduzida
Achei ótimo que o curso foi muito prático, com oportunidades constantes de aplicar os conceitos, em vez de apenas ouvir palestras (por exemplo). Senti que agora estou preparado para começar a usar o R, algo que não conseguia fazer antes.
Kathy Baisley - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
Máquina Traduzida
O Dia 1 e o Dia 2 foram realmente diretos para mim e eu realmente aproveitei essa experiência.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
Máquina Traduzida
