Resumo

A maior parte do esforço na análise de dados está na manipulação dos dados: leitura, preparo, higienização, imputação, aprimoramento, seleção, agregação, síntese e visualização. O ambiente R para computação estatística e gráficos, como linguagem de programação, dipõe recursos para manipulação de dados desde as primeiras versões. A recente abordagem tidyverse, no entanto, se baseia em uma gramática clara para a manipulação de dados, o que reduz o tempo de confecção e entendimento de instruções de código, tornando-o mais portável e reproduzível. Em vários aspectos, também tem melhor performance computacional. Nesse Curso, é abordado o uso coordenado de pacotes da coleção tidyverse, com ênfase nos seus principais recursos para manipulação e visualização de dados. Exemplos baseados em conjuntos de dados reais e scripts R são disponibilizados.

A visualização permite rápida extração de insights de problemas baseados em dados. É a língua nativa para comunicação de padrões, tendências e fatos dos dados para humanos e entre humanos. Inúmeros softwares e planilhas eletrônicas oferecem recursos para confecção de gráficos. Ainda que haja tal disponibilidade, são vistos com frequência representações de má qualidade no âmbito profissional e acadêmico. Dessa forma, o conhecimento dos princípios de visualização gráfica e o domínio de recursos computacionais para elaboração ágil, interativa e reproduzível são fundamentais para obter visualizações que comuniquem valor de forma descomplicada em todos os aspectos: elaboração, leitura e interpretação. Esse Curso também são discutidos fundamentos da visualização de dados e sua aplicação no ambiente R. A ênfase é tanto instrumentar o uso coordenado de pacotes e funções do R como também desenvolver massa crítica para construção e apreciação de representações gráficas de dados.

Conteúdo

1. Revisão de princípios de programação em R.
2. Manipulação de dados com tidyverse.
   1. A organização lógica e filosófica do tidyverse.
   2. Importação, represetação e exportação de dados.
   3. Organização e limpeza de dados.
   4. Manipulação de dados.
   5. Análise descritiva.
   6. Tratatamento de strings e fatores.
3. Recursos gráficos estáticos e interativos.
   1. Princípios de visualização de dados.
   2. Recusos para visualização estática.
   3. Recursos para visualização dinâmica.
4. Programação funcional.
5. Introdução aos relatórios dinâmicos.

Materiais úteis

1. Livros online:
   1. R for Data Science.
   2. Advanced R.
   3. Efficient R Programming.
   4. Hands-On Programming with R.
2. Homepages:
   1. tidyverse.
   2. ggplot2.
   3. lattice.
   4. latticeExtra.
3. Materiais de cursos:
   1. Introduction to the R tidyverse - Erik Barry Erhardt.
   2. An Introduction to Tidyverse - Joey Stanley.
   3. A Two Hour Tour of the Tidyverse - Aimee Gott.
   4. Dplyr Introduction - Matthew Flickinger.
   5. Getting Started in R: Tidyverse Edition - Saghir Bashir.
   6. Introduction à R et au tidyverse - Julien Barnier.
   7. The tidyverse style guide - Hadley Wickham.
   8. Une introduction à Tidyverse - Christophe Ambroise.
   9. Hadley Wickham - ggplot: Elegant graphics for data analysis.
   10. Data Visualization Using R & ggplot - Karthik Ram.
   11. A ggplot2 Primer.
   12. ggplot2: Introduction and exercises - Umer Zeeshan Ijaz.
   13. Getting started with ggplot2 - Gaston Sanchez.
   14. Concepts in Computing with Data - Gaston Sanchez.
   15. STAT 408.
   16. Charts with ggplot2 -Andrew Ba Tran.
4. Folhas de referência (cheatsheets):
   1. R Reference Card.
   2. Base R.
   3. Advanced R.
   4. Data import.
   5. Data transformation.
   6. Data visualization.
   7. R Markdown.
   8. Data Wranglingwith dplyr and tidyr.
   9. data.table.

Referências bibliográficas

• WICKHAM, H. & GROLEMUND, G. R for Data Science. Sebastopol: O’Reilly, 2016.
• WICKHAM, H. ggplot2: elegant graphics for data analysis. Dordrecht New York: Springer, 2009.
• SARKAR, D. Lattice: multivariate data visualization with R. New York London: Springer Science+Business Media, 2008.
• GILLESPIE, C., & LOVELACE, R. Efficient R programming: a practical guide to smarter programming. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, 2016.
• WICKHAM, H. Advanced R. Boca Raton, FL: CRC Press, 2015.