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Commit 8381e934 authored by Fernando Mayer's avatar Fernando Mayer
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# Proposta para mini-curso 61ª RBras
- **Título**: Pesquisa reproduzível com o R: de documentos dinâmicos à
pacotes
- **Instrutores**: Fernando Mayer, Walmes Zeviani (LEG/UFPR)
- **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 dramaticamente, ao mesmo tempo que as análises de dados
estão se tornando mais complexas, envolvendo grandes bases de dados e
alto processamento computacional. A reproducibilidade permite que as
pessoas se concentrem no conteúdo da análise de dados, ao invés de se
preocuparem com os detalhes superficiais descritos em um
documento. Além disso, a reproducibilidade torna uma análise 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.
- **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.
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