RGV410046 - Introdução à linguagem R de programação

Bem-vindo ao material de apoio da disciplina RGV410046 (Introdução à linguagem R de programação)! Esta página contém os dados e scripts R necessários para aplicação prática dos conteúdos vistos na disciplina.

Docentes

Prof. Dr. Tiago Olivoto

Dr. Andre Luiz Giles de Oliveira

Calendário de aulas

Clique aqui e veja como o calendário foi feito!
library(calendR)
# tutorial calendR
# https://r-coder.com/calendar-plot-r/
events <- rep(NA, 60)
events[c(30, 32:34,
         37, 39:41)] <- "Aula"
# Creating the calendar
calendR(from ="2024-09-01",
        to = "2024-10-30",
        special.days = events,
        special.col =  c("lightgreen"),
        title = "RGV410046\nIntrodução à linguagem R de programação", 
        subtitle = "Cronograma de aulas 2024/02 - 08:20 às 11:50",
        mbg.col = "forestgreen",            
        months.col = "white",
        legend.pos = "bottom")

Salas

  • À definir

Conteúdo programático

30/09/2024

  • Introdução à disciplina
  • Instalação do R e Rstudio
  • Introdução ao R
    • Script
    • Pacotes
    • Fóruns e materiais de apoio
  • Apresentação do desafio (avaliação da disciplina)
  • Aplicação prática

02/10/2024

  • Dinâmica aula anterior
  • Tipos de dados
  • Numérico
  • Lógico
  • Caractere
  • Estrutura de dados;
    • Vetor
    • Matriz
    • Data frame
    • Tibbles
    • Array
  • Lógica de programação
    • Base
    • Tidyverse
  • Aplicação prática

03/10/2024

  • Importação de dados (pc, repositório)
  • dados tidy
  • Inspeção de dados
  • Exportação de dados
  • Aplicação prática

04/10/2024

  • Seleção de dados
  • select
  • filter
  • slice
  • arrange
  • Aplicação prática

07/10/2024

  • Manipulação de dados
  • Longer (dados errados, para arrumar)
  • Wider
  • Separate
  • Unite
  • Aplicação prática

09/10/2024

  • Mutação de dados
  • mutate
  • across
  • group_by
  • Aplicação prática

10/10/2024

  • Resumo de dados
  • summarise
  • across
  • group_by
  • Aplicação prática

11/10/2024

  • Entrega do desafio
  • Correção do desafio

Forma de avaliação

A avaliação consistirá em uma metodologia baseado em problema, onde o aluno precisará apresentar uma solução para resolução de um desafio envolvendo o conteúdo visto na disciplina. O desafio será apresentado no ínicio da disciplina e o aluno deverá entrega-lo até o dia 11/10/2024.

Instalação do R e Rstudio

Para reprodução dos exemplos deste material, os softwares R e RStudio são necessários

Download do R

Download do RStudio

Pacotes necessários

Para começar, é sugerido que os seguintes pacotes sejam instalados (confira como fazer isso no vídeo abaixo).

library(tidyverse)  # manipulação de dados
library(metan)      # estatísticas descritivas
library(rio)        # importação/exportação de dados

Dados e scripts

D:/Desktop/UFSC/aulas/classes/RGV410046/data
├── data.xlsx
├── desafio_20232
│   ├── dados_2000.xlsx
│   └── dados_2020.xlsx
├── df_csv.csv
├── df_dbf.dbf
├── df_excel.xlsx
├── df_excel2.xlsx
├── df_excel3.xlsx
├── df_messy.xlsx
├── df_ods.ods
├── df_r.Rdata
├── df_spss.sav
├── df_txt.txt
├── estacao_fazenda.csv
├── examples_data.xlsx
├── exportado.csv
├── exportado.txt
├── exportado.xlsx
├── faostat
│   ├── area.xlsx
│   ├── itens_1_2.xlsx
│   ├── producao.xlsx
│   └── prod_ano.png
├── itens_1_2.xlsx
└── minha_lista.xlsx

Referências

Detalhes importantes

Código fonte

O código fonte deste material pode ser encontrado neste repositório GitHub. Para informar qualquer problema, por favor, crie um pull request.

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