LCF5900 - Processamento Reproduzível e Aberto de Dados Científicos

Carga Horária

Docentes responsáveis
Luiz Carlos Estraviz Rodriguez

Objetivo
O curso propõe um conjunto de procedimentos, e apresenta ferramentas, que permitem aos
pesquisadores tratar os dados de forma aberta e reproduzível. O objetivo é desenvolver trabalhos
científicos que permitam a qualquer pessoa compreender e replicar as etapas de uma análise,
replicando-as novamente. A produção de resultados científicos reproduzíveis e abertos, e o uso de
fluxos abertos de trabalho, permitem o compartilhamento de análises e a colaboração com outras
pessoas, bem como a publicação aberta de dados e fluxos de trabalho para uma melhor disseminação
do conhecimento científico.

Conteúdo
1. Princípios do processamento reproduzível e aberto de dados; 2. Fluxos de trabalho científico
reproduzível e aberto; 3. Organização de arquivos de dados; 4. Uso de Jupyter Notebooks; 5. Adoção
do Git/GitHub para controle de versão; 6. Introdução ao Python; 6.1 Variáveis, listas, pacotes,
instruções condicionais, loops e funções; 7. Introdução ao R; 7.1. Variáveis, vetores, pacotes,
instruções condicionais, loops e funções; 8. R tidyverse para manipulação de dados; 9. R ggplot2 para
geração de gráficos; 10. R markdown para relatórios de análise de dados; 11. R shiny para
disponibilização de resultados na web.

Bibliografia
Fernanda Peres (2021) Tutoriais sobre R. Disponível em:
https://www.youtube.com/channel/UCx1vXgGDXc7BH7bI1KC_o7Q. Acesso em 30 de jun. de 2021.
Finding Your Way To R. Disponível em: https://education.rstudio.com/learn/. Acesso em 30 de jun. de
2021.
How do you create a statistical model using tidymodels Disponível em:
https://www.tidymodels.org/start/. Acesso em 30 de jun. de 2021.
Leah Wasser & Jenny Palomino (2021) Introduction to Earth Data Science. Earth Lab at Colorado
University, Boulder - USA. Disponível em: https://www.earthdatascience.org/courses/intro-to-earthdata-science/. Acesso em 30 de jun. de 2021.
Learn the tidyverse Disponível em: https://www.tidyverse.org/learn/. Acesso em 30 de jun. de 2021.
Lista de livros criados com o pacote bookdown Disponível em: https://bookdown.org/. Acesso em 30
de jun. de 2021.
Manual do pacote rmarkdown. Disponível em: https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/.
Acesso em 30 de jun. de 2021.
Manual do pacote bookdown Disponível em: https://bookdown.org/yihui/bookdown/. Acesso em 30 de
jun. de 2021.
Marcus Nunes (2021) Workshop R. Disponível em: https://github.com/mnunes/workshopR. Acesso em
30 de jun. de 2021.
Principais marcadores markdown guide. Disponível em: https://www.markdownguide.org/cheatsheet/. Acesso em 30 de jun. de 2021.
Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse. Disponível em:
https://www.tidymodels.org/books/moderndive/. Acesso em 30 de jun. de 2021.
Yihui Xie, Christophe Dervieux & Emily Riederer (2021) R Markdown Cookbook. Disponível em:
https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/. Acesso em 30 de jun. de 2021.