Curso Online

Programação para Cientistas de Dados

Trilha de Formação em Data Science

Cientistas de dados são profissionais responsáveis por analisar, descrever e modelar grandes massas de dados e nada disso é possível sem um sólido conhecimento em programação . Nessa trilha, você vai aprender do básico até as mais modernas ferramentas de programação que estão disponíveis para tarefas comuns em ciência de dados. Vamos aprender a extrair, manipular, visualizar e sanitizar bancos de dados com a simplicidade e precisão que só a linguagem R proporciona.

07 de junho à 26 de agosto, às segundas e quintas, das 19h00 às 22h00 + duas aulas especiais de 4h nos dias 21 e 28 de agosto
As aulas são ao vivo. Você terá contato direto com as(os) prefessoras(es)!
Confira abaixo o calendário de aulas de cada curso.
21 aulas, 65 horas de curso

de R$2000,00 por:

R$1800,00

Ao se inscrever na trilha, você declara estar de acordo com os nossos Termos de uso.

Habilidades adquiridas na trilha

Boas práticas de progrmação e organização
if/for/while
Estruturas de dados em R
Importação de dados
Manipulação de base de dados
Manipulação de textos
Manipulação de datas
Gráficos em ggplot2
Programação funcional
Relatórios automáticos
Desenvolvimento de pacotes em R

Programa da trilha

A trilha é separada em 4 cursos, encapsulando os conteúdos em jornadas que amplificam a construção do conhecimento. A maior parte das aulas acontece às segundas e quintas das 19h00 às 22h00, com exceção de feriados e emendas. O bloco relativo à construção de Pacotes acontecerá em dois sábados.

O que vou receber?

Certificado

Entrega por e-mail após conclusão

Cursos 100% on-line

As aulas são ao vivo, mas ficam gravadas e a disposição por 1 ano

Nível básico

Não exige experiência prévia.

Português

Cursos da trilha

curso

1

INTRODUÇÃO À PROGRAMAÇÃO COM R

7 de junho a 24 de junho, às segundas e quintas, das 19h00 às 22h00
6 aulas, 18 horas de curso

O objetivo deste curso é apresentar os conceitos essenciais de programação, utilizando o R como base. Vamos te guiar pelos fundamentos da linguagem, solidificando seus conhecimentos prévios ou te introduzindo ao mundo da programação voltada à análise de dados. Para motivar ainda mais, vamos mostrar como a programação pode te ajudar em muitas tarefas cotidianas de análise de dados.

Leia mais sobre este curso.


  • Ambientação ao R e ao RStudio
    • Vantagens de usarmos programação para analisar dados
    • O que é e por que usar o RStudio
    • Escrevendo e rodando códigos
  • Introdução à programação em R
    • Objetos e vetores
    • Classes: números, caracteres, lógicos e data frames
    • Data frames
    • Operadores de seleção
    • Utilizando e criando funções no R
    • Operadores lógicos e aritméticos
    • Loopings de programação: for e while
    • O operador pipe (%>%)
  • Programação no dia a dia
    • Exemplos de scripts reais
    • Usando e instalando pacotes
    • Estruturação de projetos
    • Boas práticas de programação em R

curso

2

R PARA CIÊNCIA DE DADOS I

28 de junho a 19 de julho, às segundas e quintas, das 19h00 às 22h00
7 aulas, 21 horas de curso

O objetivo deste curso é apresentar os conceitos essenciais de programação em R para Ciência de Dados. A partir de exemplos reais de análise de dados, apresentaremos os principais pacotes para importação, manipulação e visualização de dados. Para motivar ainda mais, ensinaremos também como utilizar o R para criar um dashboard para comunicarmos nossos resultados.

Leia mais sobre este curso.


  • Ambientação ao R e ao RStudio
    • Vantagens de usarmos programação para analisar dados
    • O que é e por que usar o RStudio
    • Escrevendo e rodando códigos
  • Introdução à programação em R
    • Objetos e vetores
    • Classes: números, caracteres, lógicos e data frames
    • Funções e pacotes
    • O operador pipe (%>%)
  • Importação de bases para dentro do R
    • Importando arquivos de texto: .csv e .txt
    • Importando arquivos excel: .xls e .xlsx
  • Manipulação de bases de dados (o pacote dplyr)
    • Selecionando colunas
    • Filtrando e ordenando linhas
    • Modificando e criando colunas
    • Criando sumarizações
    • Juntando duas bases
  • Gráficos (o pacote ggplot2)
    • Gráficos de pontos (dispersão)
    • Gráficos de barras
    • Boxplots e histogramas
    • Customizando gráficos
  • Relatórios em R Markdown
    • Introdução ao R Markdown
    • Construindo relatórios em HTML, PDF e Word

curso

3

R PARA CIÊNCIA DE DADOS II

9 a 26 de agosto, às segundas e quintas, das 19h00 às 22h00
6 aulas, 18 horas de curso

O objetivo deste curso é aprofundar os conceitos essenciais de programação em R para Ciência de Dados. A partir de problemas reais de análise de dados, apresentaremos técnicas intermediárias e avançadas de manipulação de dados, incluindo textos e datas, e conceitos de programação funcional.

Leia mais sobre este curso.


  • Organização de projetos
    • Por que não usar .RData e .Rhistory
    • Git e Github
    • Funções e dependências
  • Manipulação de dados
    • {dplyr} 1.0: across(), where()
    • Mais verbos de manipulação: o pacote tidyr
    • Pivotagem
    • Manipulação de textos com o pacote {stringr}
    • Manipulação de datas com o pacote {lubridate}
    • Manipulação de fatores com o pacote {forcats}
  • Programação funcional
    • Listas e list-columns
    • Introdução ao pacote {purrr}
    • Substituindo for e while pelas funções map_()
    • Introdução a non-standard evaluation e ao operador {{

curso

4

PACOTES

21 e 28 de agosto, aos sábados, das 9h00 às 13h00
2 aulas, 8 horas de curso

Pacotes são o padrão-ouro para transferência de códigos em R. Eles encapsulam funções e sua documentação, bem como exemplos de código e conjuntos de dados. Nesse curso você vai aprender a transformar seus scripts em pacotes que outras pessoas podem baixar, instalar e usar. Pode parecer muito difícil, mas na verdade escrever seus programas em pacotes pode simplificar e agilizar o seu trabalho, além de facilitar o compartilhamento. Vamos te guiar desde os princípios e definições básicas de pacotes até as melhores práticas, como o uso de testes unitários e elaboração de documentação.

Leia mais sobre este curso.


  • Fundamentos de desenvolvimento de pacotes em R
    • Git e GitHub
    • O arquivo DESCRIPTION
    • Estrutura de pastas e arquivos
    • O pacote {usethis}
    • Melhores práticas de desenvolvimento de pacotes
  • Documentação
    • Criando bons nomes
    • Documentação de funções
    • Documentação de bases de dados
    • Acentos, encoding e variáveis globais
  • Testes unitários e consistência de código
    • O pacote {testthat}
    • Tipos de testes
    • Passando no devtools::check()
  • Disponibilizando seu pacote
    • Disponibilizando em um repositório
    • Criando um {pkgdown}
    • Integração contínua com Github Actions
    • Regras para colocar um pacote no CRAN

Como será a trilha?

  • Aulas online, em tempo real, com um(a) professor(a) e um(a) monitor(a).
  • Diversos exercícios “para casa” para praticar e tirar dúvidas.
  • Projeto de análise de dados para aplicar o conteúdo aprendido.
  • Gravação das aulas disponíveis por pelo menos 1 ano.

Pré-requisitos

  • Interesse por Ciência de Dados.
  • Noções de sistemas operacionais (Linux, Mac ou Windows).
  • Conhecimentos básicos de computação: criação de arquivos e pastas, instalação de programas, navegação na internet.
  • Uma conta de e-mail Google para acessar o Google Classroom.
  • Últimas versões do R e do RStudio instaladas.

Professores

Beatriz Milz

Doutoranda em Ciência Ambiental no IEE-USP. É co-organizadora da comunidade R-Ladies São Paulo, e instrutora da Carpentries. Usa o R no dia-a-dia, e se interessa no uso de R para pesquisa reprodutível.

Caio Lente

Mestrando em Ciência da Computação no IME-USP e cientista de dados na Terranova Consultoria. Programador desde os 15 anos, começou a se apaixonar pelo R em 2016 e agora não fala em outra coisa. Metido a designer, maníaco da organização e metade texano.

Fernando Corrêa

Bacharel e mestrando em Estatística pelo IME-USP. Diretor-técnico na Associação Brasileira de Jurimetria. Usa R para tudo, mas tem interesse especial em web scraping, visualização de dados e modelagem bayesiana.

William Amorim

Doutor em Estatística pelo IME-USP. Trabalhando diaramente com análise de dados e programação em R. Especialista em criação de dashboards em Shiny.

Perguntas Frequentes - FAQ

Sim! Basta acessar a página individual de cada curso, clicando no nome ou em "Leia mais sobre este curso". Mas ressaltamos que os preços promocionais dessa página só se aplicam aos pacotes completos.

Sim, você receberá o certificado ao final do curso (sujeito à entrega de atividades solicitadas pelos professores), com a carga horária específica delimitada na página do curso. O certificado é individual e terá o mesmo nome que você utilizou na compra.

Sim, as aulas são gravadas e disponibilizadas para os alunos inscritos por pelo menos 1 ano.

Após a confirmação da compra, você receberá um e-mail de nossa equipe com a confirmação de sua inscrição, com as informações para entrar na turma pelo google classroom.

Caso você não receba email de confirmação antes do curso começar, primeiramente dê uma olhada na sua caixa de spam. Caso não esteja lá, basta nos enviar um e-mail para contato@Curso-R.com.

Depende do curso, todas as informações necessárias para ingressar em qualquer curso da Curso-R pode ser encontrada na sua respectiva página. As trilhas são pacotes promocionais de cursos com grandes descontos. O preço das trilhas pode ser encontrado também nas suas páginas.

Nós trabalhamos com cartão de crédito, boleto e transferência bancária.