Introdução ao R

# Introdução ao R
## Aula 1 - Apresentação
### Iara Passos
### PPG Políticas Públicas/IFCH/UFRGS

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# Conhecendo o R

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# O que é R?

* Linguagem de programação de código aberto, criada no início dos anos 90 pelos estatísticos Robert Gentleman e Ross Ihaka, na Nova Zelândia.

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* Criada a partir da linguagem proprietária S.

* Posteriormente, foi desenvolvida em um esforço colaborativo em vários locais do mundo.

* Fornece um amplo espectro de técnicas gráficas e estatísticas em mais de 2000 pacotes.

* Também é possível programar métodos próprios para funcionalidades específicas.

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# Por que R?

* Código aberto

* Grande número de documentação/material disponível

* Mais leve e dinâmico

* Atualizações e correções constantes

* Integra com outras ferramentas e linguagens: \LaTeX, Markdown, HTML

* Ampla e ativa comunidade de usuários

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# A importância da comunidade

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# Comunidade global

* A comunidade constrói o R

* Fóruns

* Sites e repositórios

* Encontros e meetups

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# R Foundation

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# useR!

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# LatinR
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# RDay
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# R-Ladies

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.center[![](index_files/figure-html/users-poa.PNG)]

# Comunidade Porto Alegre

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# Por que aprender R?

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# Dados

Possui várias das melhores ferramentas para construção de visualizações profissionais e pacotes para manipular os dados em poucas linhas de códigos.

Capacidade de tratar grandes volumes de dados.

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# DATA!!
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# Infinitas possibilidades

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# Plano das aulas
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**Aula 1 Introdução**
Data: **30/10** 
1. Apresentação

2. Conhecendo o ambiente

3. Pacotes e ajuda

4. Primeiros passos

5. Objetos e classes de objetos

6. Vetores

**Aula 2 Objetos avançados** 
Data: **06/11** 
1. Factors

2. Matrizes

3. Dataframes

4. Listas

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**Aula 3 Manipulando dados** 
Data: **13/11**

1. Importando bancos de dados

2. Tratamento inicial dos dados

3. Estatísticas descritivas

4. _[Tidyverse](https://www.tidyverse.org/)_ e o pacote _[dplyr](https://dplyr.tidyverse.org/)_

5. Exportando bancos de dados

**Aula 4 Visualização dos dados** 
Data: **20/11** 
1. Gráficos básicos no R

2. O pacote _[ggplot2](https://ggplot2.tidyverse.org/)_

3. Exportando gráficos

**Aula 5 Apresentação dos dados e relatórios dinâmicos**
Data: **04/12** 
1. O _[Markdown](https://www.markdownguide.org/)_ e o pacote _[RMarkdown](https://rmarkdown.rstudio.com/)_

2. Confecção de relatórios\par

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# Adicionais (optativos)

* Listas de exercícios

* Projeto final

# Toda documentação do curso

* Disponível no repositório do Gitlab

# Contato

* Sempre por e-mail! <iaracpassos@gmail.com>

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# Algumas considerações antes de começarmos

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# R é uma linguagem e ambiente de programação.
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## Muito diferente de outros programas mais utilizados (SPSS, Excel, etc).

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## O curso, apesar de introdutório, tem muito conteúdo!!

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# Dica nº 1
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# Dica nº 2
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# Dica nº 3

# Detalhes importam!
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# No R, cada detalhe importa para o código rodar.

# Portanto, é muito comum o código não rodar por causa de erros.

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# Como NÃO lidar com erros
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# Continua dando erro?

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# Dica nº 4

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# Não se desespere!!

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# Respire fundo! 
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# Peça ajuda!
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# **NÃO** desista!

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# Uma hora a gente encontra o erro!
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# Tá tudo indo tranquilo?

# Ajude o colega!

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# Dica nº 5
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# Vamos aprender vários conceitos/definições novas

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# É normal não entendermos algo!
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# Ficou com dúvida?
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# Pergunte!
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# Dica nº 6

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# Faça os exercícios!

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# Dica nº 7

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# Tentativa e erro
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# No final vai dar tudo certo!

## O código vai rodar!!

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# Regra nº 1
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## Ninguém fica 
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##  pra trás!

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# Regra nº 2

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# Estamos aqui para nos divertir!

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# Vamos aprender R? 
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### Slides created via the R package [**xaringan**](https://github.com/yihui/xaringan).