Módulo 2

Resumo

O curso de extensão com título Ciência de Dados para Cultura usando R II conta 25 vagas e visa aprimorar as habilidades dos participantes na análise de dados com a linguagem R, utilizando o framework tidyverse e o pacote statBasics. O curso abordará temas como probabilidade, variável aleatória, distribuição binomial e normal, intervalo de confiança (para uma e duas populações), teste de hipóteses (para uma e duas populações) e ANOVA. 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 143 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

Breve revisão da linguagem R e do RStudio.
Breve introdução sobre variável aleatória
Distribuição binomial e distribuição normal
Intervalo de confiança para uma e duas populações
Teste de Hipóteses para uma e duas populações
ANOVA

Matriz sintética

Slides

Slides - inferência estatística

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 50.000 candidatas/os do ENEM na edição de 2023.
id	nome	csv - Métrico	csv - Imperial
id1	Amanda Haubert Ferreira Coelho	amostra1_imperial.csv	amostra1_metrico.csv
id2	Ana Carolina Marques De Queiroz Branco	amostra2_imperial.csv	amostra2_metrico.csv
id3	Breno Domingos De Oliveira	amostra3_imperial.csv	amostra3_metrico.csv
id4	Caroline Fantinel	amostra4_imperial.csv	amostra4_metrico.csv
id5	Daniele Pereira Canedo	amostra5_imperial.csv	amostra5_metrico.csv
id6	Ellen Mello	amostra6_imperial.csv	amostra6_metrico.csv
id7	Ernani Coelho Neto	amostra7_imperial.csv	amostra7_metrico.csv
id8	Fernanda Pimenta Vasconcelos	amostra8_imperial.csv	amostra8_metrico.csv
id9	Gabriel Rodrigues Pereira	amostra9_imperial.csv	amostra9_metrico.csv
id10	Gilberto Pereira Sassi	amostra10_imperial.csv	amostra10_metrico.csv
id11	Isadora Rodrigues Moreira Da Silva	amostra11_imperial.csv	amostra11_metrico.csv
id12	Jalinson Jonas Gomes Da Silva	amostra12_imperial.csv	amostra12_metrico.csv
id13	Joseilton Ferreira Do Nascimento	amostra13_imperial.csv	amostra13_metrico.csv
id14	Júlia Melo Salgado	amostra14_imperial.csv	amostra14_metrico.csv
id15	Kátia Maria De Souza Costa	amostra15_imperial.csv	amostra15_metrico.csv
id16	Kelvin Jordan Bastos Pena	amostra16_imperial.csv	amostra16_metrico.csv
id17	Layno Sampaio Pedra	amostra17_imperial.csv	amostra17_metrico.csv
id18	Lorena Cerqueira Porto D’ Ávila Melo	amostra18_imperial.csv	amostra18_metrico.csv
id19	Lúcia Maria Aquino De Queiroz	amostra19_imperial.csv	amostra19_metrico.csv
id20	Luiz Cláudio Dos Santos	amostra20_imperial.csv	amostra20_metrico.csv
id21	Maria São Pedro Santana Pereira	amostra21_imperial.csv	amostra21_metrico.csv
id22	Mona Ribeiro Nascimento	amostra22_imperial.csv	amostra22_metrico.csv
id23	Priscila Teixeira Das Neves	amostra23_imperial.csv	amostra23_metrico.csv
id24	Raíssa Santos Caldas Almeida	amostra24_imperial.csv	amostra24_metrico.csv
id25	Rodrigo Mota Da Silva	amostra25_imperial.csv	amostra25_metrico.csv
id26	Silvana Lumachi Meireles	amostra26_imperial.csv	amostra26_metrico.csv
id27	Silvia Sara Bezerra Leme	amostra27_imperial.csv	amostra27_metrico.csv
id28	Thainá Silva De Oliveira	amostra28_imperial.csv	amostra28_metrico.csv
id29	Vitor Breno Rocha Oliveira	amostra29_imperial.csv	amostra29_metrico.csv
id30	-	amostra30_imperial.csv	amostra30_metrico.csv
id31	-	amostra31_imperial.csv	amostra31_metrico.csv
id32	-	amostra32_imperial.csv	amostra32_metrico.csv
id33	-	amostra33_imperial.csv	amostra33_metrico.csv
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id49	-	amostra49_imperial.csv	amostra49_metrico.csv
id50	-	amostra50_imperial.csv	amostra50_metrico.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.