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Commit 6631f0d9 authored by Walmes Marques Zeviani's avatar Walmes Marques Zeviani
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Termina os objetivos.

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- **Instrutores**: Fernando Mayer & Walmes Zeviani (LEG/UFPR)
- **Resumo**:
A ideia central da Pesquisa Reproduzível é que a bem sucedida
comunicação e validação dos resultados precisa que o código seja
distribuído junto com os resultados. A necessidade da
- **Resumo**: A ideia central da Pesquisa Reproduzível é que a bem
sucedida comunicação e validação dos resultados precisa que o código
seja distribuído junto com os resultados. A necessidade da
reproducibilidade cresce na proporção que surgem problemas complexos
ou incomuns que recebem soluções elaboradas ou específicas. Como em
outras áreas, na Estatística as análises de dados empregam métodos
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elevada dedicação dos autores, tem pouca garantia de
reproducibilidade.
- **Objetivos**: Este curso tem como objetivo fornecer os conceitos e
ferramentas por trás da comunicação de analises de dados modernas, de
maneira reproduzível. A importância de reproducibilidade na ciência é
altamente reconhecida hoje em dia, mas ainda não é largamente
particada como deveria ser. Um dos motivos é que muitos cientistas (e
particularmente estatísticos) 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.
<!-- BRAINSTORM -->
Novas soluções, problemas complexos e soluções também.
* Os leitores podem recriar o documentos dos fontes e popular com
novas intruções, experimentar variações ou dados próprios.
* Bem sucedida comunicação e verificação/asseguração dos resultados da
pesquisa requerem que os código seja distribuído junto com os
resultados acompanhado de prosa explicativa.
* As ferramentas garantem reproducibilidade da pesquisa sem
acrescentar grande demanda/exigência/empenho do autor.
* weaving: (tecer, narrate, describe) exportação para leitura humana.
* tangling: exportação/extração do código para execução por um
compilador/computador. Código do tangle podem gerar um script
excutável ou autocontido, serve para adaptações.
- **Objetivos**: Neste curso serão discutidos os princípios gerais para
a Pesquisa Reproduzível voltada para a Estatística. O foco é capacitar
acadêmicos, professores e pesquisadores a usar as ferramentas,
baseadas em software livre, mais interessantes e fáceis de usar, para
análises reproduzível de dados. O curso está dividido em duas
partes. A primeira demonstra como gerar relatórios dinâmicos com o R
usando, principalmente, MarkDown e LateX e a segunda ensina a criar
pacotes do R que incluam dados, funções, documentação e vinhetas. Com
estas duas partes, o Curso vai permitir facilitar a produção de
comunicações científicas, como artigos, teses e livros bem como notas
de aula e relatórios de análise de dados. Para isso, serão utilizados
os pacotes R `knitr`, `rmarkdown`, `devtools`, e `roxygen2` além das
linguagens de marcação LaTeX e Markdown, todos estes disponíveis para
qualquer sistema operacional. Por fim, nosso objetivo final é de que
os atendentes do Curso saiam preparados para utilizar essas
ferramentas em suas próprias pesquisas, ajudando a ampliar o uso a
melhorar a forma como se faz pesquisa reproduzível atualmente.
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