📝 Ensino normal 2026.2
Sumário
Apresentação
Curso Estatística Aplicada a Inovações Tecnológicas (EAIT) oferecido no formato presencial pela UFSJ, campus Alto Paraopeba (CAP), Ouro Branco/MG.
60h por semestre
Tópicos abordados
Introdução ao R; extração, transformação e carregamento de dados; estatística descritiva; inferência estatística; introdução a planejamento de experimentos; análise gráfica exploratória; gráficos interativos; relatórios estatísticos e dinâmicos; dashboards; apresentações; páginas Web estatísticas e dinâmicas.
Onde?
- O curso é ministrado na UFSJ, campus Alto Paraopeba (CAP), para os alunos do Metrado Porfissional em Inovações Tecniológicas;
- Aulas gravadas e postadas em:
- Aulas presenciais:
- segunda-feira (18:45 - 20:50, sala 25 - Prédio da Eng. Civil);
- segunda-feira (17:00 - 17:45, sala 25 - Prédio da Eng. Civil);
Calendário e Cronograma
- Calendário
Grupo de Whatsapp
Notas
- Turma 2026.2 (Link)
Ementa
Nós usamos a ementa contida nos Projetos Pedagógicos de Cursos (PPCs) do CAP/UFSJ
Acesse a ementa do curso
- INTRODUÇÃO A LINGUAGEM R
- EXTRAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO E CARREGAMENTO DE DADOS
- ESTATÍSTICA DESCRITIVA
- ESTATÍSTICA INFERENCIAL
- INTRODUÇÃO A PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS
- GRÁFICOS
- CRIAÇÃO DE RELATÓRIOS ESTATÍSTICOS E DINÂMICOS
- CRIAÇÃO DE DASHBOARDS
- CRIAÇÃO DE PÁGINAS WEB
Metodologia
Nossas aulas serão divididas de acordo com as 36 semanas de aula. As aulas serão expositivas e dialogadas com os alunos presencialmente, conectando a todo momento as nossas demandas a página de relatórios via web. Ainda, usaremos o ambiente R para o desenvolvimento de todas as atividades, constituída pela seguinte estratégia de ensino:
- Motivação:
- Levantamento do conhecimento prévio dos alunos em relação ao tema;
- Apresentação de algumas situações práticas para a compreensão dos tópicos a serem abordados;
- Exposição dos objetivos da aula.
- Desenvolvimento:
- Introdução ao assunto abordado;
- Apresentação de definições e teoremas envolvidos;
- Aplicação de softwares estatísticos, quando for pertinente;
- Exemplos e aplicações na estatística e área do curso, do assunto abordado.
Detalhamento da metodologia
Nossas aulas estarão disponíveis em http://bendeivide.github.io/. Para os alunos matriculados na disciplina, também será possível acompanhar o material pelo portal didático. Nossas aulas terão 2 (quatro) horas semanais de aulas presenciais, um total de 60h.
Avaliação
Segue um detalhamento das nossas avaliações
Faremos toda semana relatórios baseado em nossas aula teóricas e práticas, usando o R, $\LaTeX$ e Quarto, integrando estes relatórios ao Github.
A disciplina terá uma pontuação total de 10 pontos, sendo 80% distribuído aos relatórios, e 20% distribuídos aos nossos testes rápidos, trabalhos ou qualquer outra dinâmica que consiga obter informações da captação de conhecimento no momento da aula.
Para ser aprovado o aluno deverá obter nota final maior ou igual a 60 pontos e não poderá faltar mais de 25% das aulas. O discente que não for aprovado por nota poderá fazer uma prova substitutiva, incluindo todo o conteúdo da disciplina.
O discente que perder algum relatório ou atividade avaliativa referente aos 20% dos pontos informados anteriormente, deverá solicitar a coordenadoria de seu curso uma segunda chamada para tal atividade perdida, justificando a ausência da entrega. Sendo deferida pela coordação, faremos a segunda chamada de tal atividade.
Bibliografia adotada para a disciplina
Bibliografia detalhada
-
R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria, 2025. Disponível em: http://www.R-project.org/.
-
Wickham, H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. 2ª ed. Springer, 2018.
-
Wickham, H.; Grolemund, G. R for Data Science. O’Reilly Media, 2023.
-
Wilke, C. O. Fundamentals of Data Visualization. O’Reilly Media, 2016.
Material adotado
- Livro referência: R4ds
Materiais complementares
- Em desenvolvimento
-> Modelo de Relatório R para Web
🔗 Clique no link
Lista alunos
Lista de relatórios
🗒 Relatório 1 (Clique!) - 03/04/2026
- Entrega: Via Github
- Formato: Modelo de Relatório
- 31/03/2026 17h
OBJETIVO
Realizar um introdução ao R, fundamentado nas 26 aulas do curso R Básico 2024.
DATA DA ENTREGA:
- Até às 17:05 do dia 03/04/2026
Aulas
🎓 Aula 1
Temas: Apresentação do curso e Introdução ao R
Apresentação: Aula 01
Tempo: 1h 50min.
Livro R Básico: Capítulo 2, Capítulo 3
Podcast
🎙 Podcast 01 (NotebookLM - 2026.1) - Professor troca PDFs por R/RStudio/GitHub
✏️ Descrição do Podcast
Este podcast foi desenvolvido por meio da IA Notebooklm com edição de Ben Dêivide, baseado na página do curso LRCD.
Infográfico
🧠 Infográfico 01 (NotebookLM) - Guia do Curso: Linguagem R para Ciência de Dados
Videoaulas de semestres anteriores
- 🎥 R Básico 2024 | Aula 01 - Entendendo o curso EAR: R Básico
- 🎥 R Básico 2024 | Aula 02 - Passos iniciais para a utilização do R e RStudio
- 🎥 R Básico 2024 | Aula 04 - Como o R trabalha?
- 🎥 R Básico 2024 | Aula 05 - Comandos no R e Ambiente Global
- 🎥 R Básico 2024 | Aula 06 - Arquivos .RData e .Rhistory
- 🎥 R Básico 2024 | Aula 07 - Criando e salvando um Script
🎓 Aula 4
Tema Manipulando objetos em R
Apresentação: Aula 04
Em desenvolvimento…
Tempo: 1h 50min.
Podcast
🎙 Podcast 4 (NotebookLM - 2026.1) - A Anatomia dos objetos em R
✏️ Descrição do Podcast
Este podcast foi desenvolvido por meio da IA Notebooklm com edição de Ben Dêivide, na apresentação Aula 04.
🎙 Podcast 5 (NotebookLM - 2026.1) - Manipulação de dados eficiente com Base R
✏️ Descrição do Podcast
Este podcast foi desenvolvido por meio da IA Notebooklm com edição de Ben Dêivide, na apresentação Aula 04.
Infográfico
🧠 Infográfico 04 (NotebookLM - 2026.1) - Dominando manipulação de Objetos R
Material para consulta
Videoaulas de semestres anteriores
- 🎥 …
🎓 Aula 5
Tema Manipulando objetos em R (Família Tidyverse)
Apresentação:
Plano de aula
Em desenvolvimento…
Tempo: 1h 50min.
Podcast
🎙 Podcast 6 (NotebookLM - 2026.1) - Tidyverse: Do pipe ao purr do R
✏️ Descrição do Podcast
Este podcast foi desenvolvido por meio da IA Notebooklm com edição de Ben Dêivide, baseado no Script Aula 05.R.
Infográfico
🧠 Infográfico 05 (NotebookLM - 2026.1) - Tidyverse: Manipulando Dados
Material para consulta
Videoaulas de semestres anteriores
- 🎥 …
Veja também
- Ensino remoto 2021.2
- Ensino remoto 2022.1
- Podcasts
- Exercícios resolvidos
- Curso EAR: R básico
- Cantando com a Estatística
- Vídeos
- Resumos da Estatística
Quiz
Quais as datas de avaliação?
Acessem: Avaliação e Cronograma
Como acessar o material de apoio?
- Acessem: Livro EPAEC
- Sugestões e críticas sobre o livro podem ser enviadas para livrosdeben@gmail.com.