diff --git a/proposta.md b/proposta.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ccbc9229030fa3b525748fa6449c9f1ed0af10e5 --- /dev/null +++ b/proposta.md @@ -0,0 +1,42 @@ +# 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.