From 303d1f1aeed5b13f6de8ec2aa226e5fc8a46b66c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Fernando Mayer <fernandomayer@gmail.com>
Date: Fri, 19 Feb 2016 00:38:13 -0200
Subject: [PATCH] Primeira versao do resumo para web

---
 resumo_web.md | 35 +++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 35 insertions(+)
 create mode 100644 resumo_web.md

diff --git a/resumo_web.md b/resumo_web.md
new file mode 100644
index 0000000..9f8d663
--- /dev/null
+++ b/resumo_web.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+- **Título**: Pesquisa reproduzível com o R: de documentos dinâmicos a
+  pacotes
+
+- **Resumo**: Pesquisa reproduzível é a ideia geral onde análise de
+  dados, e de maneira mais geral, descobertas científicas, devem ser
+  publicadas contendo os dados e o código de análise, para que outras
+  pessoas possam verificar os resultados e até mesmo continuar a
+  construir ideias sobre eles. A necessidade da reproducibilidade vem
+  crescendo drasticamente, ao mesmo tempo que as análises de dados estão
+  se tornando mais complexas, envolvendo grandes bases de dados e alto
+  processamento computacional. A reproducibilidade torna um resultado de
+  uma pesquisa mais útil para qualquer pessoa, pois os dados e o código
+  que realmente geraram os resultados estão disponíveis. Este curso será
+  focado nas ferramentas para análise estatística documentada, que
+  permitem que cientistas publiquem suas análises em um único documento
+  que irá permitir que outros cientistas executem a mesma análise e
+  obtenham os mesmos resultados. O objetivo é fornecer os conceitos e
+  ferramentas por trás da comunicação de análises de dados modernas, de
+  maneira reproduzível. A importância de reproducibilidade na ciência é
+  altamente reconhecida hoje em dia, mas ainda não é largamente
+  praticada como deveria ser. Um dos motivos é que muitos cientistas não
+  adotaram ainda as ferramentas necessárias para a pesquisa
+  reproduzível. Neste curso serão discutidos os princípios gerais para a
+  pesquisa reproduzível, mas o foco será prioritariamente no uso das
+  ferramentas relevantes. Particularmente, será demonstrado como gerar
+  relatórios dinâmicos com o R, e de maneira mais aprofundada, como
+  criar pacotes do R contendo dados, análises e funções, com a intenção
+  de facilitar a distribuição de comunicações científicas. Para isso,
+  serão utilizados alguns pacotes modernos e auxiliares do R, como
+  `knitr`, `rmarkdown`, `devtools`, e `roxygen2`. A intenção é que os
+  atendentes do curso saiam preparados para utilizar essas ferramentas
+  em suas próprias pesquisas, ajudando a ampliar a forma como se faz
+  pesquisa reproduzível atualmente.
+
+- **Duração**: 2 horas
-- 
GitLab