Célula de Ensino
evolução que gera resultados
Trilha introdutória teórico-prática sobre instalação do R e RStudio Desktop, comandos e funções, estruturas e importação de dados, exploração e controle de qualidade, manipulação de séries de poluentes atmosféricos, correlação, regressão, testes estatísticos e gráficos. Atividades usam dados didáticos ou fontes identificadas e reforçam unidades, metadados, completude, incerteza e reprodutibilidade. Indicadores precisam de critérios transparentes e não substituem avaliação oficial de conformidade.
Sugestões ligadas ao conteúdo desta trilha para apoiar sua decisão de matrícula.
R$ 39,99
Trilha acadêmica completa sobre Estatística Multivariada e Redução de Dimensionalidade, focada em aplicar PCA, Análise Fatorial e Análise de Correspondência para simplificação de grandes matrizes.
R$ 34,99
Trilha acadêmica completa sobre Inferência Estatística Bayesiana com Métodos MCMC, focada em estimar distribuições a posteriori através de amostragem de Gibbs e algoritmos Metropolis-Hastings.
R$ 24,99
Trilha acadêmica completa sobre Estatística Multivariada e Redução de Dimensionalidade, focada em aplicar PCA, Análise Fatorial e Análise de Correspondência para simplificação de grandes matrizes.
Preparar ambiente básico e distinguir o R da interface RStudio.
24 minExplicar o uso de R em estatística, manipulação de dados e produção de gráficos.
24 minUsar operadores, atribuição, funções e ajuda integrada do R.
24 minCriar vetores e tabelas e reconhecer tipos de dados comuns em arquivos ambientais.
24 minImportar arquivos e verificar delimitador, codificação, decimal, datas e valores ausentes.
24 minDetectar lacunas, inconsistências e valores incomuns antes de aplicar análises estatísticas.
24 minFiltrar, selecionar, criar variáveis, agrupar e resumir dados de modo rastreável.
24 minPreparar séries de monitoramento respeitando unidades, intervalos, metadados e cobertura.
24 minResumir distribuições e padrões espaciais ou temporais antes de testar hipóteses.
24 minCalcular e interpretar associações lineares e monotônicas reconhecendo pressupostos e confundimento.
24 minAjustar regressões lineares e avaliar resíduos, pressupostos e limites de interpretação.
24 minSelecionar testes conforme pergunta, desenho amostral, distribuição e independência.
24 minConstruir gráficos em camadas que comuniquem padrões atmosféricos com unidades e contexto.
24 minConstruir indicadores descritivos com regras explícitas de agregação e completude.
24 minOrganizar arquivos, scripts, pacotes e documentação para que a análise possa ser reproduzida.
24 minIntegrar importação, qualidade, exploração, estatística, gráficos e indicadores em um caso aplicado.
24 min