Módulo 1

Resumo

O curso de extensão com título Ciência de Dados para Cultura usando R I conta 25 vagas e visa aprimorar as habilidades dos participantes na análise de dados com a linguagem R, utilizando o framework tidyverse, com foco nos pacotes ggplot2 e dplyr. O curso abordará temas como revisão de Indicadores Culturais, programas de planilha (Google Planilhas), criação de tabelas e gráficos, e computação de medidas de resumo. A metodologia do curso será de aula expositiva com uso de recursos de multimídia incluindo projetor e computador, e aula prática em laboratório de informática usando um conjunto de dados reais disponibilizado pelo INEP. O público alvo é Pesquisadores, estudante e trabalhadores da área da cultura e artes. Esse curso será gratuito, com carga horária total de 16 horas com aulas no Instituto de Matemática e Estatística e com emissão de certificado pela UFBA.

Local

Laboratório 140 do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade Federal da Bahia.

Metodologia

Metodologia do curso será de aulas expositivas e práticas em laboratório de informática usando a linguagem R.

Conteúdo programático

Revisão de indicadores culturais;
Breve apresentação de planilhas - Google planilhas;
Apresentação da linguagem R;
Leitura e escrita de arquivos .xslx e .csv;
Tabelas e medidas de resumo usando dplyr.
Visualização de dados usando ggplot2.

Matriz sintética

Atividade assíncrona

Gostaríamos de destacar que a realização tarefa assíncrona é critério obrigatório para receber o certificado da UFBA e da UFRB.

Complete até o dia 24/04/2024 o módulo 1 do curso Análise de Dados em Linguagem R da Escola Nacional de Administração Pública: Análise de Dados em Linguagem R - Escola Nacional de Administração Pública.

Slides

Slides - planilhas, linguagem R e Estatística e Ciência de Dados
Slides - indicadores culturais

Arquivos

Código criado na aula pelo professor

Código da sala de aula: codeshare.io/LjWoQ6.

Dados Enem por cidade e participante

Baixe o dicionário de dados: dicionario_enem_2023.xlsx.

Amostra com 3.500 candidatas/os do ENEM na edição de 2023.
id	nome	.xlsx	.csv
1	Joseilton Ferreira Do Nascimento	goiania.xlsx	goiania.csv
2	Gabriel Rodrigues Pereira	jundiai.xlsx	jundiai.csv
3	Silvana Lumachi Meireles	rio_de_janeiro.xlsx	rio_de_janeiro.csv
4	Rodrigo Mota Da Silva	sao_luis.xlsx	sao_luis.csv
5	Priscila Teixeira Das Neves	guarulhos.xlsx	guarulhos.csv
6	Raíssa Santos Caldas Almeida	maceio.xlsx	maceio.csv
7	Fernanda Pimenta Vasconcelos	curitiba.xlsx	curitiba.csv
8	Mona Ribeiro Nascimento	juiz_de_fora.xlsx	juiz_de_fora.csv
9	Maria São Pedro Santana Pereira	belem.xlsx	belem.csv
10	Jalinson Jonas Gomes Da Silva	sao_jose_do_rio_preto.xlsx	sao_jose_do_rio_preto.csv
11	Ernani Coelho Neto	ananindeua.xlsx	ananindeua.csv
12	Isadora Rodrigues Moreira Da Silva	vila_velha.xlsx	vila_velha.csv
13	Lúcia Maria Aquino De Queiroz	campo_grande.xlsx	campo_grande.csv
14	Breno Domingos De Oliveira	campinas.xlsx	campinas.csv
15	Caroline Fantinel	teresina.xlsx	teresina.csv
16	Ellen Mello	aparecida_de_goiania.xlsx	aparecida_de_goiania.csv
17	Lorena Cerqueira Porto D’ Ávila Melo	niteroi.xlsx	niteroi.csv
18	Silvia Sara Bezerra Leme	brasilia.xlsx	brasilia.csv
19	Júlia Melo Salgado	caxias_do_sul.xlsx	caxias_do_sul.csv
20	Layno Sampaio Pedra	mogi_das_cruzes.xlsx	mogi_das_cruzes.csv
21	Vitor Breno Rocha Oliveira	sao_jose_dos_campos.xlsx	sao_jose_dos_campos.csv
22	Thainá Silva De Oliveira	osasco.xlsx	osasco.csv
23	Ana Carolina Marques De Queiroz Branco	sao_bernardo_do_campo.xlsx	sao_bernardo_do_campo.csv
24	Daniele Pereira Canedo	duque_de_caxias.xlsx	duque_de_caxias.csv
25	Luiz Cláudio Dos Santos	sao_paulo.xlsx	sao_paulo.csv
26	Amanda Haubert Ferreira Coelho	cuiaba.xlsx	cuiaba.csv
27	Kelvin Jordan Bastos Pena	porto_velho.xlsx	porto_velho.csv
28	Kátia Maria De Souza Costa	porto_alegre.xlsx	porto_alegre.csv
29	_	juiz_de_fora.xlsx	juiz_de_fora.csv
30	_	niteroi.xlsx	niteroi.csv
31	_	sao_luis.xlsx	sao_luis.csv
32	_	sao_jose_do_rio_preto.xlsx	sao_jose_do_rio_preto.csv
33	_	rio_de_janeiro.xlsx	rio_de_janeiro.csv
34	_	brasilia.xlsx	brasilia.csv
35	_	mogi_das_cruzes.xlsx	mogi_das_cruzes.csv
36	_	campo_grande.xlsx	campo_grande.csv
37	_	vila_velha.xlsx	vila_velha.csv
38	_	jundiai.xlsx	jundiai.csv
39	_	maceio.xlsx	maceio.csv
40	_	sao_bernardo_do_campo.xlsx	sao_bernardo_do_campo.csv
41	_	curitiba.xlsx	curitiba.csv
42	_	guarulhos.xlsx	guarulhos.csv
43	_	sao_paulo.xlsx	sao_paulo.csv
44	_	duque_de_caxias.xlsx	duque_de_caxias.csv
45	_	ananindeua.xlsx	ananindeua.csv
46	_	teresina.xlsx	teresina.csv
47	_	cuiaba.xlsx	cuiaba.csv
48	_	porto_alegre.xlsx	porto_alegre.csv
49	_	aparecida_de_goiania.xlsx	aparecida_de_goiania.csv
50	_	porto_velho.xlsx	porto_velho.csv

`R` e `rstudio`

Neste curso, a IDE vamos utilizar é o RStudio. Outras opções populares em ciência de dados são o VScode da Microsoft e JupyterLab, caso você tenha familiaridade ou já trabalhe com este editores sinta a vontade para usá-los.

Caso você não queria ou não possa realizar instalações em seu computador, recomendamos que você use as plataformas Google Colaboratory e/ou Posit Cloud. Recomendamos o uso da plataforma Posit Cloud pelo mesmo estilo e aspecto visual do aplicativo RStudio.

Instalação - `R`

Para instalar o R em seu computador, basta seguir as instruções em cran.r-project.org. É necessário que você instale a versão 4.1 ou superior do R.

Instalação - `rstudio`

Depois de ter instalado o R, siga as instruções de instalação em posit.co/downloads/rstudio-desktop.