From 6631f0d9c6d845df272e2d5e0bff2e49a331dd5f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Walmes Zeviani <walmes@ufpr.br> Date: Thu, 21 Jan 2016 17:57:01 -0200 Subject: [PATCH] Termina os objetivos. --- proposta.md | 58 ++++++++++++++++++----------------------------------- 1 file changed, 20 insertions(+), 38 deletions(-) diff --git a/proposta.md b/proposta.md index fabd7ce..817cb3e 100644 --- a/proposta.md +++ b/proposta.md @@ -5,11 +5,9 @@ - **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 @@ -39,36 +37,20 @@ 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. -- GitLab