Nome da Atividade
ANÁLISE DE DADOS
CÓDIGO
10760080
Carga Horária
68 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
4
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
4
CRÉDITOS
4
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
Ementa
Esse curso busca apresentar os principais fundamentos para a manipulação e análise de dados no software R.
Objectives
Objetivo Geral:
Faz-se uma introdução a linguagem R em conjunto com a aplicação de conteúdos vistos nas disciplinas de Matemática, Estatística e Econometria. Adicionalmente, apresentam-se as ferramentas básicas para organização de plataforma de dados e a automatização de tarefas.Conteúdo Programático
1. Introdução ao R
2. Análise Exploratória dos Dados
3. Teste de Hipóteses e Intervalos de Confiança
4. Regressão e Probabilidade
5. Programação com as principais bibliotecas: tidyr,dplyr,stringr, forcats e lubridate
2. Análise Exploratória dos Dados
3. Teste de Hipóteses e Intervalos de Confiança
4. Regressão e Probabilidade
5. Programação com as principais bibliotecas: tidyr,dplyr,stringr, forcats e lubridate
Bibliografia
Bibliografia Básica:
- DAMIANI, A.; MILZ, B.; LENTE, C.; FALBEL, D.; CORREA, F.; TRECENTI, J.; LUDUVICE, N.; LARCERDA, T. AMORIM, W. Ciência de Dados em R. Disponível em: https://livro.curso-r.com/index.html
- WICKHAM, H.; GROLEMUND, G. R para Ciência de Dados. O'Reilly, 2017.
- SCHMULLER, J. Análise Estatística com R para Leigos. Alta Books, 2019.
Bibliografia Complementar:
- FERNANDEZ, R. N.; PIVATTO, D.; FREITAS, E. L. B.; CARRARO, A.; SANTOS, H. S. B. . Simulação de Monte Carlo para estimativa do tempo ótimo de contratos de concessão: Estudo de caso baseado em rodovias do Rio Grande do Sul. REVISTA DO SERVICO PUBLICO (ONLINE), v. 2, p. 245-273, 2020.
- SHIKIDA, C. D.; FERNANDEZ, R. N. Notas introdutórias em econometria aplicada usando R/Rstudio. Disponível em: https://wp.ufpel.edu.br/cdshikida/files/2016/10/MinicursoEconometriaRStudio.pdf
- ELY, R. Notas de aula de métodos estatísticos básicos. Disponível em http://regisely.com/basicstat/.
- LACERDA, Paulo Sérgio Pádua de; El al. Programação em big data com R. Porto Alegre SAGAH 2021. E-Book (287 p.) Disponível em: https://pergamum.ufpel.edu.br/acervo/5298229 . Acesso em: 24 fev. 2025.
- FERREIRA, P.; Et. Al. Análise de séries temporais em R: um curso introdutório. Rio de Janeiro: GEN/Atlas/FGV-IBRE, 2020. E-Book (255 p.). Disponível em: https://pergamum.ufpel.edu.br/acervo/5269510 . Acesso em: 24 fev. 2025.