Neste minicurso, exploraremos a integração de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) ao universo do desenvolvimento em R, com o objetivo de otimizar o tempo de desenvolvimento e aprimorar a qualidade dos projetos. Dentre as ferramentas de IA destacadas, abordaremos: 1) ChatGPT - uma ferramenta de modelagem de linguagem que pode auxiliar na geração de código e resolução de dúvidas; 2) Google Bard: uma solução inovadora que oferece sugestões e insights baseados em IA; e 3) Github Copilot - um assistente de codificação alimentado por IA que sugere linhas ou blocos de código à medida que você digita. Além das ferramentas de IA, o curso também se aprofundará em funcionalidades e extensões para os principais ambientes de desenvolvimento como GNU Emacs, VS Code e RStudio IDE que são projetadas para simplificar e acelerar o fluxo de trabalho do desenvolvedor R. Para complementar, serão apresentados pacotes essenciais em R que facilitam o desenvolvimento de projetos íntegros e bem estruturados, com versionamento, reprodutibilidade, modularização, documentação, padronização, testes unitários: renv, box, docstring, usethis, formatR, pak, entre outros. Ao combinar os recursos de IA com extensões para ambientes de desenvolvimento e pacotes para desenvolvimento profissional de projetos, este minicurso visa equipar os desenvolvedores R com as ferramentas e técnicas necessárias para elevar sua produtividade e qualidade de trabalho a novos patamares.

• Nível: Intermediário.
• Pré-requisitos: R básico e breves conhecimentos sobre ChatGPT.

Sobre o palestrante: Walmes Zeviani é Engenheiro Agrônomo pela Universidade Federal da Grande Dourados (2003-2007) e Mestre (2008-09) e Doutor (2009-13) em Estatística & Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras. Professor Adjunto do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Paraná (2010-hoje). Atua principalmente com ensino no Curso de Bacharel em Estatística e na Especialização em Data Science & Big Data (UFPR). Tem experiência com cursos de capacitação do software R para planejamento e análise de experimentos, modelos de regressão linear e não linear, manipulação e visualização de dados e construção de interfaces gráficas e pacotes R.