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Objetivo Geral:

Esse curso busca apresentar os principais fundamentos para a manipulação e análise de dados no software R. Apresentação das ferramentas básicas para organização de plataforma de dados e a automatização de tarefas.

Bibliografia Básica:

• DAMIANI, A.; MILZ, B.; LENTE, C.; FALBEL, D.; CORREA, F.; TRECENTI, J.; LUDUVICE, N.; LACERDA, T. AMORIM, W. Ciência de Dados em R. E-Book (401 p.) Disponível em: https://livro.curso-r.com/livro-curso-r.pdf. Acesso em: 24 fev. 2024.
• 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. 2024.
• WICKHAM, H.; GROLEMUND, G. R para data science: Importe, arrume, transforme, visualize e modele dados. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019. E-Book (520 p.) Disponível em: https://r4ds.had.co.nz/. Acesso em:24 fev. 2024

Bibliografia Complementar:

• BEHRMAN, K. R. Fundamentos de Python para Ciência de Dados. Porto alegre: Bookman, 2023. E-Book (219 p.). Disponível em: https://pergamum.ufpel.edu.br/acervo/5307883 . Acesso em: 24 fev. 2024.
• 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. 2024.
• SIMON, C.; BLUME, L. Matemática para economistas. Porto Alegre: Bookman, 2004.
• SHAW, Zed. Título Principal: Aprenda Python 3 do jeito certo: uma introdução muito simples ao incrível mundo dos computadores e da codificação. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019. E-Book (298 p.). Disponível em: https://pergamum.ufpel.edu.br/acervo/5298175 . Acesso em: 15 abr. 2024.
• URBIZAGÁSTEGUI-ALVARADO, R.. Bibliometria brasileira: análise de copalavras. Transinformação, v. 34, p. e220004, 2022. Disponível em: https://www.scielo.br/j/tinf/a/HydGbPt3LvxCTHcByJdf7WB/ . Acesso em: 08 abr. 2024.