Palestrante

MARCUS ALEXANDRE NUNES

Professor Adjunto da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. É PhD em Estatística pela Pennsylvania State University (2013). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com destaque para Modelos Lineares Generalizados, Delineamento de Experimentos, Big Data, Machine Learning, Programação em R e Educação Estatística. Mantém um blog pessoal sobre divulgação científica de Estatística em https://marcusnunes.me/
(ttp://lattes.cnpq.br/2698100541879707)

Minicurso: Introdução à Criação de Gráficos com o R e o Pacote ggplot2

Assim como o inglês se tornou uma língua obrigatória para quem quer fazer ciência ou compreender melhor o mundo no qual está inserido, saber interpretar dados está se virando uma habilidade cada vez mais imprescindível nos dias atuais. Embora seja trivial utilizar uma planilha eletrônica para analisar dados simples, este tipo de ferramenta possui diversas limitações. Por exemplo, não é possível registrar todos os passos utilizados em uma análise feita utilizando o Excel, o que inviabiliza a sua reprodutibilidade. Além disso, também não é possível trabalhar com arquivos que possuam milhões de linhas de informações. Em oposição a clicar em menus, escrever comandos para o computador executar é uma forma do usuário se conectar em um nível mais profundo àquilo que está executando. Desta forma, aprender ciência de dados através de uma linguagem de programação é capaz de aumentar as habilidades dos analistas, fazendo com que eles consigam perguntar e responder perguntas mais sofisticadas. Tarefas de análise de dados são fáceis de serem realizadas com linguagens de programação como R e python. Neste curso optamos pelo R pelas suas capacidades gráficas avançadas, que permitem recompensas rápidas ao usuário. Ao ver na tela os gráficos que explicam seus dados, os usuários sentem-se realizados, ganhando incentivos que o fazem se aprofundar neste tipo de estudo.