📝 Ensino normal 2026.1

Sumário

Apresentação

Curso Linguagem R para Ciência de Dados (LRCD) oferecido no formato presencial pela UFSJ, campus Alto Paraopeba (CAP), Ouro Branco/MG.

2 horas por semana, por 18 semanas

Tópicos abordados

Introdução ao R; Probabilidade no R; extração, transformação e carregamento de dados; estatística descritiva; 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 todos os cursos de Engenharia do campus.
Aulas gravadas e postadas em:
- canal: http://youtube.com/bendeivide
Aulas presenciais:
- Engenheria Química: - terça-feira (17:05 - 18:30, sala 107.6)

Calendário e Cronograma

Calendário

Cronograma de aulas:

Grupo de Whatsapp

Link (Só clicar!!!)

Notas

Engenharia Química (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
PROBABILIDADES NO R
EXTRAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO E CARREGAMENTO DE DADOS
ESTATÍSTICA DESCRITIVA
GRÁFICOS
CRIAÇÃO DE RELATÓRIOS
CRIAÇÃO DE DASHBOARDS
CRIAÇÃO DE PÁGINAS WEB

Metodologia

Nossas aulas serão divididas de acordo com as 18 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 30h.

Iremos utilizar o R, $\LaTeX$ Quarto e Github.

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

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

🗒 Relatório 2 (Clique!) - 10/04/2026

Entrega: Via Github
Formato: Modelo de Relatório
10/04/2026 17h

OBJETIVO

Descrever as funções apresentadas no Slide da aula 4 e no Script da Aula 4

DATA DA ENTREGA:

Até às 17h do dia 10/04/2026

Aulas

🎓 Aula 1

Temas: Apresentação do curso e Introdução ao R

Plano de aula

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.

Script Aula 1

Infográfico

🧠 Infográfico 01 (NotebookLM) - Guia do Curso: Linguagem R para Ciência de Dados

Videoaulas de semestres anteriores

🎓 Aula 4

Tema Manipulando objetos em R

Apresentação: Aula 04

Plano de aula

Em desenvolvimento…

Tempo: 1h 50min.

Podcast

🎙 Podcast 9 (NotebookLM - 2026.1) - Por que a média pode enganar você?

✏️ Descrição do Podcast

Este podcast foi desenvolvido por meio da IA Notebooklm com edição de Ben Dêivide, baseado no vídeo Estatística e Probabilidade (ER - 2021) - Aula 04: Medidas de posição e Medidas de dispersão e Capítulo 3 - EPAEC.

Infográfico

🧠 Infográfico 06 (NotebookLM - 2026.1) - Guia das medidas de posição

Script Aula 04.R

Material para consulta