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materiais_estudo_r's Introduction

Materiais de estudo de R

A ideia é facilitar o acesso à materiais de estudo de R, de preferência gratuitos e em português.

Caso tenha interesse em disciplinas que utilizem R, veja este documento.

Materiais em Português

- Materiais disponibilizados por professores do Departamento de Estatística da UFPR

- Conjunto de textos/tutoriais para R (PPG Ecologia UFRGS)

  • Idioma: Português
  • Acesso: Gratuito
  • Ano: 2019-2020
  • Autor: Vanderlei Júlio Debastiani
  • Textos:
  • Introdução à programação - Conceitos e aplicação de Lógica
  • Introdução ao R
  • Aprendendo R em 10 minutos
  • Gráficos com R
  • Documentação de resultados usando R Markdown
  • Estatística básica em R
  • Link do Projeto: Conjunto de textos/tutoriais para R

- Material da discplina Introdução à Linguagem R (PPG Ecologia USP)

  • Idioma: Português
  • Acesso: Gratuito
  • Ano: 2009-Atual
  • Autores: Alexandre Adalardo de Oliveira, João Luis Ferreira Batista e Paulo Inácio K. L. Prado
  • Link:Introdução à Linguagem R

- Git

Vídeos Curso de Git

- Curso gratuitos

  • Certificação da ENAP (Escola Nacional de Administração Pública)
  • Idioma: Português
  • Acesso: Gratuito
  • Ano: 2020-Atual
  • Link Curso R ENAP

- Material LaTeX

Materiais em Inglês

- Livro: Hands-On Programming with R

  • Livro disponibilizado gratuitamente em bookdown;
  • Autor: Garrett Grolemund
  • Link: https://rstudio-education.github.io/hopr/
  • Conteúdo: básico do R e RStudio, Pacotes, objetos, tipos de dados, funções, etc.

- Livro: R for Data Science

  • Livro disponibilizado gratuitamente em bookdown;
  • Autor: Garrett Grolemund e Hadley Wickham
  • Link: http://r4ds.had.co.nz/
  • Conteúdo: diversas funções do pacote Tidyverse, etc.

- Material do curso "Introduction to R for journalists"

  • O curso já aconteceu, mas o material está disponível.
  • Link: https://journalismcourses.org/intro-r.html
  • Conteúdo: Programming in R, Wrangling Data, Visualizing Data, Spatial Analysis, Publishing for Reproducibility.
  • Autores: Mine Çetinkaya-Rundel, David Banks, Colin Rundel, Merlise A Clyde.
  • Conteúdo: Bayesian Statistics, Linear Regression, Statistical Inference, R Programming
  • Tempo para conclusão: Aproximadamente 7 meses, sendo sugeridas 5 horas/semana de dedicação ao curso.
  • Livro base do 1º curso, disponível gratuitamente em ("read free sample"): OpenIntro Statistics

- Cheatsheets do R

Outros livros sobre R:

Em construção :)

  • Essa lista está em construção, se você conhece algum material interessante sinta-se a vontade para contribuir (mas lembre de colocar informações como: esse conteúdo é gratuito ou pago? em que idioma está disponível? etc).

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