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Analise A Analise é uma empresa especializada em soluções para pesquisas acadêmicas e empresarial, com a

22/06/2026

Nesta aula, você vai aprender, na prática, como desenvolver aplicações web interativas utilizando o pacote Shiny no R, transformando scripts e análises estatísticas em aplicativos profissionais que podem ser executados localmente ou disponibilizados na internet para outros usuários.

Durante a aula, você aprenderá como estruturar um aplicativo Shiny completo, desde a criação da interface até a programação da lógica do servidor, possibilitando que usuários interajam com dados, gráficos, tabelas e modelos estatísticos em tempo real.

📚 O que você vai aprender nesta aula:
✅ O que é o Shiny e como funciona sua arquitetura
✅ Estrutura de um aplicativo Shiny
✅ Diferença entre Interface (UI) e Servidor (Server)
✅ Como criar seu primeiro aplicativo Shiny
✅ Principais componentes de entrada de dados (Inputs)
✅ Campos de texto
✅ Menus suspensos (Dropdown)
✅ Botões de ação
✅ Checkboxes
✅ Radio Buttons
✅ Barras deslizantes (Sliders)
✅ Como exibir resultados na tela
✅ Tabelas interativas
✅ Gráficos dinâmicos
✅ Textos e relatórios automáticos
✅ Como trabalhar com reatividade no Shiny
✅ Eventos reativos
✅ Objetos reativos
✅ Como atualizar gráficos automaticamente
✅ Como permitir que usuários filtrem dados
✅ Como criar dashboards interativos
✅ Organização e estruturação de projetos Shiny
✅ Boas práticas para desenvolvimento de aplicações

Ao final desta aula, você será capaz de transformar scripts em aplicações web interativas, criar dashboards profissionais, automatizar análises de dados e disponibilizar soluções desenvolvidas em R para qualquer usuário através de uma interface moderna e intuitiva.

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🎯 R no Mundo Real: Dados Climáticos, APIs, Satélites e Machine Learning

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17/06/2026

Nesta aula, você vai aprender, na prática, como construir modelos de Machine Learning no R utilizando um fluxo de trabalho moderno, organizado e reproduzível, desde a preparação dos dados até a geração de predições e avaliação da performance dos modelos.

O Machine Learning é atualmente uma das áreas mais importantes da Ciência de Dados, sendo amplamente utilizado em agricultura, finanças, marketing, saúde, indústria, biologia, melhoramento genético e inteligência artificial para identificar padrões complexos e realizar previsões com alta precisão.

Durante a aula, você aprenderá como estruturar corretamente um projeto de Machine Learning, evitando erros comuns que comprometem a qualidade dos modelos e garantindo que os resultados possam ser reproduzidos e utilizados em aplicações reais.

Ao final desta aula, você será capaz de preparar dados para Machine Learning, treinar múltiplos modelos, realizar validação cruzada, otimizar hiperparâmetros, comparar algoritmos e gerar predições de forma profissional utilizando o R.

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No curso você aprenderá:
✅ APIs e dados em tempo real
✅ Dados climáticos da NASA
✅ Imagens de satélite
✅ Machine Learning no R
✅ Dashboards com Shiny
✅ Relatórios automáticos
✅ Aplicações reais de Data Science
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15/06/2026

Nesta aula, você vai aprender, na prática, a criar mapas profissionais com o R, desde a obtenção de dados geográficos até a construção de mapas temáticos prontos para relatórios, artigos científicos, dashboards e apresentações.

Os mapas são ferramentas fundamentais para a análise espacial de dados e são amplamente utilizados em agricultura, meio ambiente, economia, saúde pública, logística, planejamento urbano, geociências e ciência de dados. Com o avanço das tecnologias geoespaciais e da disponibilidade de dados públicos, tornou-se cada vez mais importante dominar técnicas modernas de visualização e análise espacial.

Durante a aula, você aprenderá a importar, manipular e visualizar dados geográficos diretamente no R, utilizando pacotes especializados para trabalhar com estados, regiões, municípios, países e diversas outras camadas espaciais.

Ao final desta aula, você será capaz de criar mapas profissionais diretamente no R, integrar dados espaciais com bancos de dados tabulares e produzir visualizações geográficas modernas para apoiar análises, pesquisas e tomadas de decisão baseadas em dados.

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10/06/2026

Nesta aula, você vai aprender, na prática, como trabalhar com imagens de satélite utilizando o R, desde a obtenção dos dados até a geração de mapas, índices de vegetação e análises espaciais aplicadas à agricultura, ao meio ambiente, ao monitoramento territorial e à ciência de dados geoespaciais.

As imagens de satélite são atualmente uma das principais fontes de informação para monitoramento da superfície terrestre, sendo amplamente utilizadas em agricultura de precisão, estimativas de produtividade, monitoramento de lavouras, detecção de desmatamento, análise ambiental, gestão de recursos naturais e aplicações de inteligência artificial.

Durante a aula, você aprenderá a importar, processar, visualizar e analisar imagens multiespectrais diretamente no R, utilizando ferramentas modernas de manipulação de dados espaciais e de sensoriamento remoto.

📌 Pacotes utilizados na aula:
https://cran.r-project.org/package=terra
https://cran.r-project.org/package=sf
https://cran.r-project.org/package=RStoolbox

📌 Documentação oficial:
https://rspatial.github.io/terra/
https://r-spatial.github.io/sf/
https://bleutner.github.io/RStoolbox/

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08/06/2026

Nesta aula, você vai aprender, na prática, a conectar o R diretamente a APIs públicas para baixar dados automaticamente de sites governamentais, empresas, instituições de pesquisa e plataformas online, permitindo criar fluxos de trabalho modernos, automatizados e totalmente reproduzíveis.

As APIs (Application Programming Interfaces) são atualmente uma das principais formas de acesso a dados na internet, sendo amplamente utilizadas em aplicações de ciência de dados, inteligência artificial, desenvolvimento de dashboards, automação de processos e análises em tempo real.

Durante a aula, você aprenderá a acessar APIs diretamente no R, realizar requisições, interpretar respostas no formato JSON e transformar os dados obtidos em tabelas prontas para análise.

📚 O que você vai aprender nesta aula:
✅ O que são APIs e como funcionam
✅ Como identificar e acessar APIs públicas
✅ Como navegar em estruturas hierárquicas de dados
✅ Como automatizar consultas para centenas ou milhares de registros
✅ Como criar funções reutilizáveis para coleta automática de dados
✅ Como armazenar e atualizar bancos de dados automaticamente
✅ Aplicações práticas em agricultura, economia, mercado financeiro, ciência de dados e pesquisa científica

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✅ APIs e dados em tempo real
✅ Dados climáticos da NASA
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03/06/2026

Nesta aula você vai aprender, na prática, como conectar o R diretamente à base de dados climáticos da NASA utilizando o pacote {EnvRtype}, permitindo baixar informações meteorológicas históricas de qualquer local do mundo de forma automática, rápida e totalmente reproduzível.

O pacote {EnvRtype} integra diferentes fontes de dados ambientais e climáticos, incluindo a plataforma NASA POWER, permitindo obter variáveis meteorológicas essenciais para agricultura, modelagem ambiental, ciência de dados, machine learning, melhoramento genético e estudos de interação genótipo × ambiente (G×E).

📚 O que você vai aprender nesta aula:
✅ Como instalar e configurar o pacote {EnvRtype}
✅ Como acessar dados climáticos da NASA diretamente pelo R
✅ Como baixar séries históricas de temperatura, precipitação, umidade, radiação solar e velocidade do vento
✅ Como obter dados climáticos para qualquer município, estado ou coordenada geográfica do mundo
✅ Como trabalhar com latitude, longitude e períodos de interesse
✅ Como automatizar a extração de dados climáticos para centenas ou milhares de localidades
✅ Como processar e organizar os dados utilizando tidyverse
✅ Como gerar variáveis ambientais para análises estatísticas, machine learning e modelos preditivos
✅ Aplicações práticas em agricultura, melhoramento genético, modelagem climática e pesquisa científica

📌 Repositório oficial do pacote:
https://github.com/allogamous/EnvRtype

📌 Documentação oficial:
https://allogamous.github.io/EnvRtype/

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01/06/2026

Nesta aula você vai aprender, na prática, como conectar o R diretamente à base oficial de dados do IBGE utilizando o pacote {sidrar}, permitindo baixar dados públicos de forma automática, rápida e totalmente reproduzível.

O pacote {sidrar} permite acessar diretamente a API do SIDRA (Sistema IBGE de Recuperação Automática) dentro do R, facilitando a obtenção de dados estatísticos oficiais do Brasil para análises, dashboards, relatórios e projetos de ciência de dados.

📚 O que você vai aprender nesta aula:
✅ Como instalar e configurar o pacote {sidrar}
✅ Como pesquisar tabelas do IBGE diretamente pelo R
✅ Como baixar dados automaticamente do SIDRA
✅ Como importar séries históricas
✅ Como filtrar dados por estado, município, cultura, período e variáveis
✅ Como organizar os dados utilizando tidyverse
✅ Como preparar bases para análises estatísticas e visualizações
✅ Aplicações reais para agricultura, economia, mercado e pesquisa científica

📌 Link oficial do pacote:
https://cran.r-project.org/package=sidrar

📌 Documentação oficial:
https://cran.r-project.org/web/packages/sidrar/vignettes/Introduction_to_sidrar.html

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27/05/2026

A escolha das variáveis é uma das etapas mais importantes do planejamento experimental e pode determinar o sucesso ou o fracasso de uma pesquisa. Nesta aula, você aprenderá a selecionar estrategicamente as variáveis que realmente contribuem para responder aos objetivos e às hipóteses do estudo, evitando a coleta de informações desnecessárias e o desperdício de tempo e recursos.

Ao longo da aula, serão discutidos os principais critérios utilizados na definição das variáveis experimentais, incluindo a relevância biológica, a importância prática, a facilidade de mensuração, o custo de obtenção dos dados e a capacidade das variáveis de representar adequadamente os fenômenos estudados.

Além disso, a aula destaca a importância da integração entre as variáveis escolhidas e a hipótese científica do trabalho. Serão apresentados exemplos práticos que demonstrem como alinhar objetivos, hipóteses e variáveis de resposta para construir experimentos mais robustos e capazes de gerar conclusões científicas consistentes.

Esta aula é recomendada para estudantes, pesquisadores e profissionais que desejam aprimorar o planejamento experimental e elevar a qualidade científica de seus estudos antes mesmo da coleta de dados.

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👉 https://professor-leonardo-azevedo-peixoto.shinyapps.io/Resulta-360/

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🎓 Data Science 360 – Do Zero ao Avançado em R e Python
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25/05/2026

Nesta aula você aprenderá como determinar corretamente o número ideal de repetições em experimentos científicos utilizando análise de poder estatístico (Power Analysis) aplicada ao teste t e à ANOVA.

Ao longo da aula, serão apresentados os principais conceitos estatísticos envolvidos no planejamento experimental, incluindo poder estatístico, tamanho de efeito, variabilidade experimental, nível de significância e probabilidade de detecção de diferenças reais entre tratamentos.

Você entenderá por que definir corretamente o número de repetições é uma das etapas mais importantes da experimentação científica, impactando diretamente:

- Precisão dos resultados;
- Capacidade de detectar diferenças significativas;
- Custo experimental;
- Eficiência da pesquisa;
- Qualidade das conclusões obtidas.

Além da fundamentação teórica, a aula mostrará, na prática, como realizar análises de poder no R para experimentos comparativos utilizando teste t e ANOVA, permitindo estimar quantas repetições são necessárias antes mesmo da condução do experimento.

Essa aula é fundamental para estudantes, pesquisadores e profissionais que desejam elevar a qualidade do planejamento experimental e produzir resultados estatisticamente mais confiáveis.

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21/05/2026

Neste vídeo, eu falo sobre como criar relatórios automáticos no R e sobre como esse tipo de dado pode abrir inúmeras possibilidades para pesquisa, ciência de dados e aplicações profissionais.

Mais do que mostrar um pacote, a ideia aqui é apresentar como dados reais podem levar o uso do R para outro nível.

📌 E o melhor: no workshop gratuito "Aplicando R no Mundo Real", vou mostrar, na prática, como baixar, manipular e analisar esses dados no R.

Uma imersão de 8 horas que mostra como usar R em aplicações reais.

📅 Data: 23 de maio
⏰ Horário: 08:00 (horário de Brasília)
⏱️ Duração: 8 horas
💻 Formato: 100% online e gratuito

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🎯 Inscreva-se gratuitamente:
👉 https://analisecursos.com/inscricao

Se você quer ver como o R é aplicado no mundo real além da teoria e dos exemplos tradicionais, esse workshop é para você.

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Rua Mármore, N255, Bairro Iguaçu
Ipatinga, MG
35162-092

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