Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
I. Introdução e preliminares
1. Panorâmica geral
- Tornar o R mais amigável, R e GUIs disponíveis
- Rstudio
- Software e documentação relacionados
- R e estatística
- Utilização interactiva do R
- Uma sessão introdutória
- Obter ajuda com funções e caraterísticas
- Comandos do R, sensibilidade às maiúsculas e minúsculas, etc.
- Recuperação e correção de comandos anteriores
- Execução de comandos a partir de um ficheiro ou desvio da saída para um ficheiro
- Permanência de dados e remoção de objectos
- Prática de programação Go: Scripts autónomos, boa legibilidade, por exemplo, scripts estruturados, documentação, markdown
- Instalação de pacotes; CRAN e Bioconductor
2. Ler dados
- Ficheiros Txt (read.delim)
- Ficheiros CSV
3. Manipulações simples; números e vectores + matrizes
- Vectores e atribuição
- Aritmética de vectores
- Geração de sequências regulares
- Vectores lógicos
- Valores em falta
- Vectores de caracteres
- Vectores de índice; seleção e modificação de subconjuntos de um conjunto de dados
- Matrizes
- Indexação de matrizes. Subsecções de uma matriz
- Matrizes de índice
- A função array() + operações simples em matrizes, por exemplo, multiplicação, transposição
- Outros tipos de objectos
4. Listas e quadros de dados
- Listas
- Construção e modificação de listas
- Concatenação de listas
- Estruturas de dados
- Criar quadros de dados
- Trabalhar com quadros de dados
- Anexar listas arbitrárias
- Gerir o caminho de pesquisa
5. Manipulação de dados
- Seleção, subconjunto de observações e variáveis
- Filtragem, agrupamento
- Recodificação, transformações
- Agregação, combinação de conjuntos de dados
- Formação de matrizes particionadas, cbind() e rbind()
- A função de concatenação, (), com arrays
- Manipulação de caracteres, pacote stringr
- breve introdução ao grep e ao regexpr
6. Mais sobre a leitura de dados
- Ficheiros XLS, XLSX
- pacotes readr e readxl
- SPSS, SAS, Stata,... e outros formatos de dados
- Exportação de dados para txt, csv e outros formatos
6. Agrupamento, loops e execução condicional
- Expressões agrupadas
- Instruções de controlo
- Execução condicional: instruções if
- Execução repetitiva: loops for, repeat e while
- introdução a apply, lapply, sapply, tapply
7. Funções
- Criar funções
- Argumentos opcionais e valores por defeito
- Número variável de argumentos
- Âmbito e suas consequências
8. Gráficos simples em R
- Criar um gráfico
- Gráficos de densidade
- Gráficos de pontos
- Gráficos de barras
- Gráficos de linhas
- Gráficos de pizza
- Boxplots
- Gráficos de dispersão
- Combinação de gráficos
II. Análise estatística em R
1. Distribuições de probabilidade
- O R como um conjunto de tabelas estatísticas
- Examinar a distribuição de um conjunto de dados
2. Teste de hipóteses
- Testes sobre a média de uma população
- Teste do rácio de verosimilhança
- Testes com uma e duas amostras
- Teste do Qui-Quadrado Go de adequação
- Estatística de uma amostra de Kolmogorov-Smirnov
- Teste de Wilcoxon de postos sinalizados
- Teste de duas amostras
- Teste de soma de postos de Wilcoxon
- Teste de Mann-Whitney
- Teste de Kolmogorov-Smirnov
3. Testes múltiplos de hipóteses
- Erro de tipo I e FDR
- Curvas ROC e AUC
- Procedimentos de testes múltiplos (BH, Bonferroni, etc.)
4. Modelos de regressão linear
- Funções genéricas para extração de informação de modelos
- Atualização de modelos ajustados
- Modelos lineares generalizados
- Famílias
- A função glm()
- Classificação
- Regressão logística
- Análise discriminante linear
- Aprendizagem não supervisionada
- Análise de componentes principais
- Métodos de agrupamento (k-means, agrupamento hierárquico, k-medoids)
5. Análise de sobrevivência (pacote de sobrevivência)
- Objectos de sobrevivência no r
- Estimativa Kaplan-Meier, teste log-rank, regressão paramétrica
- Bandas de confiança
- Análise de dados censurados (censurados por intervalo)
- Modelos PH de Cox, covariáveis constantes
- Modelos de Cox PH, covariáveis dependentes do tempo
- Simulação: Comparação de modelos (Comparação de modelos de regressão)
6. Análise de variância
- ANOVA unidirecional
- Classificação de ANOVA de duas vias
- MANOVA
III. Problemas práticos em bioinformática
- Breve introdução ao pacote limma
- Fluxo de trabalho de análise de dados de microarray
- Descarregamento de dados do GEO: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1397
- Processamento de dados (controlo de qualidade, normalização, expressão diferencial)
- Gráfico de vulcão
- Exemplos de agrupamento + mapas de calor
28 Horas
Declaração de Clientes (5)
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Curso - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Very useful in because it helps me understand what we can do with the data in our context. It will also help me
Nicolas NEMORIN - Adecco Groupe France
Curso - KNIME Analytics Platform for BI
I genuinely enjoyed the hands passed exercises.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Curso - Foundation R
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.
