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title: "Estatística Computacional I"
author: Fernando Mayer
date: Julho, 2015
output: ioslides_presentation
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# Apresentação

## Detalhes da disciplina

- **Curso:** Estatística
- **Período:** segundo semestre de 2015
- **Professor Responsável:**
  [Fernando de Pol Mayer](http://www.leg.ufpr.br/~fernandomayer), [LEG](http://www.leg.ufpr.br)

	http://www.leg.ufpr.br/~fernandomayer

- **Horários e Locais:**
    - Terça, 19:00 - 20:30h, CT-07.
    - Sexta, 20:40 - 22:00h, CT-07.
- **Horários de atendimento do professor:** 
    - Quartas e sextas, 14:00-17:30. Outros horários podem ser agendados
      previamente por email.

## Objetivos da disciplina

- Capacitar os alunos em uma linguagem de programação para estatística
- Neste curso usaremos a linguagem R que é **livre**, de **código aberto**
- O objetivo também é ensinar os alunos sobre o
  conceito de ciência reproduzível
	- Como utilizar o R para gerar documentos dinâmicos, misturando
	código e texto

## Programa da disciplina

* Filosofia e conceitos iniciais sobre software livre e R
* Uma primeira sessão com o R
* R: essencial
* R: dados
* R: análise exploratória de dados e gráficos
* R: estatística
* R: programação
* Linguagens de marcação

## Avaliação

### Provas

- Prova 1: setembro
- Prova 2: novembro

### Sabatinas

- As sabatinas poderão ser realizadas semanalmente ou quinzenalmente,
  conforme o conteúdo ministrado
- As sabatinas poderão substituir as provas formais
- Não é possível fazer segunda chamada de sabatinas
- Do número total de sabatinas que forem realizadas, as 25% com as
  **menores** notas serão descartadas (equivalente à frequência mínima)

## Avaliação

- Média final (75% das sabatinas com maior nota ou provas) $\geq 7,0$
- Frequência mínima: 75%
- Exame: $4,0 \leq$ MF $< 7,0$

## Materias do curso

http://www.leg.ufpr.br/~fernandomayer

http://www.leg.ufpr.br/doku.php/disciplinas:ce083-2015-02

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## Referências Bibliográficas

### Referências básicas

* Dalgaard, P. [Introductory statistics with R](http://www.springer.com/us/book/9780387790534). New
  York: Springer, 2008.
* Peng, RD. [R programming for data science](https://leanpub.com/rprogramming). Leanpub, 2015. (Gratuito)
* Peng, RD. [Exploratory data analysis with R](https://leanpub.com/exdata). Leanpub, 2015. (Gratuito)
* Ribeiro Jr., PJ. [Introdução ao ambiente estatístico R](http://www.leg.ufpr.br/doku.php/sofware:material-r). (*on-line*)

## Referências Bibliográficas

### Referências complementares

* Adler, J. [R in a nutshell](http://shop.oreilly.com/product/0636920022008.do). O'Reilly, 2010.
* Mello, MP; Peternelli, LA. [Conhecendo o R: uma visão mais que Estatística](http://www.dsr.inpe.br/~mello/Conhecendo_o_R.html ). Viçosa: Editora UFV, 2013.
* Rizzo, ML. [Statistical computing with R](https://www.crcpress.com/Statistical-Computing-with-R/Rizzo/9781584885450 ). Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2008.
* Teetor, P. [R cookbook](http://shop.oreilly.com/product/9780596809164.do ). O'Reilly, 2011.
* Venables, WB; Ripley, BD. [Modern applied statistics with S](http://www.springer.com/us/book/9780387954578). New York: Springer, 2002.

## Sobre

- Oceanógrafo (UNIVALI, 2005)
- Mestre em Ecologia (UFSC, 2011)
- Doutorando em Estatística e Experimentação Agronômica (ESALQ/USP,
  2013-?)

### Trabalhos

- GEP/UNIVALI: análise de dados pesqueiros
- MPA/IBGE: estatística pesqueira do Brasil

### Acadêmico

- Professor substituto ECZ/UFSC (Oceanografia)
- Professor efetivo IMEF/FURG (Estatística)
- Professor efetivo DEST/UFPR

## Recursos computacionais

- [The R project for Statistical Computing](http://www.r-project.org): página do programa **R**
- [Curso sobre o uso do R](http://www.leg.ufpr.br/doku.php/sofware:material-r) no LEG
- [R-rautu](https://github.com/fernandomayer/R-rautu) uma introdução ao uso do R
- [R-Studio](http://www.rstudio.org) um ambiente para facilitar uso do R
- [R-br](http://www.leg.ufpr.br/doku.php/software:rbr) é a lista de
  discussão em português sobre o uso do R

## Para a próxima aula

- Solicitar login e senha no [c3sl](http://www.c3sl.ufpr.br/)
- Instalar no seu computador: R e Rstudio (ou Emacs + ESS)
- (Ver site da disciplina com mais intruções)

<!-- # Visão Geral -->

<!-- ## Motivação -->

<!-- * Data science, big data, and all that... -->
<!-- * Big data hypes: "Well, that isn't really big data is it, it is -->
<!--   only X Gigabytes" -->
<!-- * Data Science hypes: "R can't handle big data. Python is far way -->
<!--   better". -->
<!-- * É muito mais fácil isso: -->
<!--   * "Meu dado é maior que o seu" -->
<!--   * "Eu sei programar em Haddop. E você?" -->
<!-- * Do que isso: -->
<!--   * "Eu tenho essa pergunta muito difícil. Posso responde-la com meus -->
<!--   dados?" -->

<!-- * [A palavra chave em "ciência de dados" não é "dados", é "ciência"][dados] -->

<!-- > "The combination of some data and an aching desire for an answer does -->
<!-- > not ensure that a reasonable answer can be extracted from a given body -->
<!-- > of data." -->
<!-- > -->
<!-- > --- John Tukey -->

<!-- * Por que "ciência" é mais difícil do que "dados": -->
<!--   * Quando você busca uma resposta, geralmente descobre que precisa -->
<!--     coletar outros tipos de dados, ou até mesmo executar outro -->
<!--     experimento para verificar se a resposta esta correta -->
<!--   * É fácil descobrir "estruturas" ou "padrões" nos dados. Sempre haverá -->
<!--     algum tipo de correlação (por milhares de motivos) se você coletar -->
<!--     dados suficientes. Entender se estas correlações realmente importam -->
<!--     para alguma questão específica é muito mais difícil. -->
<!--   * Geralmente o padrão que você encontra inicialmente é devido a algum -->
<!--     motivo (erro de medida, de processamento, etc) que não responde à -->
<!--     nenhuma pergunta interessante. -->

<!-- * Coletar, limpar e descobrir novas formas de "olhar" para os dados -->
<!-- * No começo de algo novo, é comum que as pessoas que estão tentando esse -->
<!--   algo novo sejam criticadas. O importante é tentar e seguir em frente -->
<!--   com a ideia, mesmo que você receba críticas -->
<!-- * Os dois extremos: -->
<!--   1. Você tem pouca informação para responder à **pergunta** que está -->
<!--      interessado, e tem que buscar mais informação em outros lugares -->
<!--   2. Você tem um excesso de informação, e precisa filtar o que não -->
<!-- 	 interessa para focar na sua **pergunta** -->
<!-- * Estamos interessados em responder **perguntas** com dados, e não -->
<!--   coletar dados para responder perguntas -->
<!-- * A **pergunta** deve vir antes, e os dados em seguida -->
<!-- * Ainda mais desafiante: algmas vezes você pode responder uma pergunta -->
<!--   com os dados, mas não responder a **sua** pergunta -->
<!-- * Temos que focar na **pergunta** que queremos responder com os dados -->
<!--   que temos disponíveis -->

<!-- * Apresentação dos instrutores, links para sites do curso, etc -->

<!-- * Por que data science? -->
<!--   * Ao longo das anos, coletar dados se tornou cada vez mais fácil, -->
<!--     rápido e barato -->
<!--   * A capacidade de armazenamento e processamento, e as ferramentas -->
<!--     "grátis" possibilitam "fazer alguma coisa" com estes dados -->
<!--   * Impacto em todas as áreas da ciência e negócios -->

<!-- * Por que statistical data science? -->
<!--   * Estatística é a **ciência** do aprendizado a partir dos dados -->
<!--   * Raramente um conjunto de dados trará todas as respostas claramente -->
<!--     respondidas, e que não traga nenhuma **incerteza** -->
<!--   * Por que você tem sorte? Porque esse é o momento que as coisas estão -->
<!--     começando a acontecer e temos a oportunidade de fazer muitas coisas -->
<!--     novas e úteis -->

<!-- * Por que R? -->
<!--   * A linguagem mais comum em data science, e certamente a mais -->
<!--     utilizada em estatística hojem em dia -->
<!--   * Permite ir rapidamente de dados brutos para gráficos para relatórios -->
<!--     dinâmicos para aplicativos web -->
<!--   * Outras vantagens do R... -->
<!--   * [R no NYT][RNYT]  -->

<!-- * [The data science Venn diagram][DSVD] -->

<!-- ![Diagrama de Venn para Ciência de Dados](img/Data_Science_VD.png) -->


<!-- * Conhecimento de matemática e estatística: é o que você está fazendo -->
<!--   aqui -->
<!-- * Habilidade de hacker: -->
<!--   * Saber programar (aqui vamos saber usar o R) -->
<!--   * Saber responder perguntas sozinho. Procurar, pergunta e vasculhar -->
<!--     para conseguir uma resposta. A maioria das coisas não está -->
<!--     respondida nos livros! Saber usar o Google, SO, quais perguntas você -->
<!--     tem, quais respostas você não sabe, e descobrir como usar a -->
<!--     informação que você tem para responder o que quer responder. -->
<!-- * Experiência substancial: depende da área dos dados, da interação com o -->
<!--   pesquisador, ou de buscar o conhecimento -->

<!-- ## Referências -->

<!-- * The Data Scientist's Toolbox -->
<!-- * [The Elements of Data Analytic Style][datastyle], Jeff Leek -->


<!-- [dados]: http://simplystatistics.org/2013/12/12/the-key-word-in-data-science-is-not-data-it-is-science/ -->
<!-- [RNYT]: http://www.nytimes.com/2009/01/07/technology/business-computing/07program.html?pagewanted=all&_r=0 -->
<!-- [DSVD]: http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram -->
<!-- [datastyle]: https://leanpub.com/datastyle -->
