introR
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Plano de ensino

Disciplina de pós-graduação de introdução à programação usando a linguagem R com foco em dados ecológicos.

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Esta é a webpage da disciplina introR: introdução à linguagem R.

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Ementa

A disciplina tem como foco principal o controle de versão com git/GitHub e a introdução à programação em R, aplicada a dados ecológicos. São abordados tanto os aspectos teóricos quanto práticos do controle de versão, incluindo o uso do software git e de repositórios remotos no GitHub. Além disso, são apresentados os principais tópicos de programação em R, desde recursos do Base R até o tidyverse, com ênfase no manejo e na visualização de dados ecológicos, bem como em tópicos avançados de programação na linguagem.

Objetivos dos curso

  • Apresentar os conceitos e aplicações do controle de versão com git/GitHub, destacando sua importância para o trabalho colaborativo em ciência.
  • Explorar aspectos teóricos e práticos do uso do software git e de repositórios remotos no GitHub.
  • Introduzir os fundamentos da programação em R, desde os recursos do Base R até o uso do tidyverse.
  • Desenvolver habilidades no manejo e visualização de dados ecológicos por meio da linguagem R.
  • Abordar tópicos avançados de programação em R (controle de fluxo, repetições e funções), ampliando a capacidade analítica dos participantes.

Bibliografia principal

  1. Da Silva, F. R., Gonçalves-Souza, T., Paterno, G. B., Provete, D. B., & Vancine, M. H. (2022). Análises Ecológicas no R. Recife: Nupeea. Bauru, SP: Canal 6.

  2. Perez-Riverol, Y., Gatto, L., Wang, R., Sachsenberg, T., Uszkoreit, J., Leprevost, F. da V., Fufezan, C., Ternent, T., Eglen, S. J., Katz, D. S., Pollard, T. J., Konovalov, A., Flight, R. M., Blin, K., & Vizcaíno, J. A. (2016). Ten Simple Rules for Taking Advantage of Git and GitHub. PLOS Computational Biology, 12(7), e1004947.

  3. Braga, P. H. P., Hébert, K., Hudgins, E. J., Scott, E. R., Edwards, B. P. M., Sánchez Reyes, L. L., Grainger, M. J., Foroughirad, V., Hillemann, F., Binley, A. D., Brookson, C. B., Gaynor, K. M., Shafiei Sabet, S., Güncan, A., Weierbach, H., Gomes, D. G. E., & Crystal-Ornelas, R. (2023). Not just for programmers: How GitHub can accelerate collaborative and reproducible research in ecology and evolution. Methods in Ecology and Evolution, 14(6), 1364–1380.

  4. Wickham, H., Cetinkaya-Rundel, M., & Grolemund, G. (2023). R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. O’Reilly Media.

  5. Wickham, H. (2019). Advanced R. Chapman and Hall/CRC.

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