Neste módulo você vai aprender toda a parte básica do R. Desta forma, mesmo que você nunca tenha usado o R você vai poder acompanhar o curso sem nenhuma dificuldade. Neste módulo vamos estudar: instalação do R e RStudio, instalação e carregamento de pacotes, criação de objetos (vetores, matrizes, listas e dataframes) e manipulação de objetos (importação e exportação de dados). 

Neste módulo vamos discutir sobre os 3 princípios básicos da experimentação. Princípios estes que são de extrema importância para a elaboração, condução e análise correta do experimento. Os tópicos deste módulo são: Repetição, Casualização e Controle local. 

Neste módulo vamos estudar sobre estatística descritiva, especialmente medidas de posição e dispersão. Também vamos abordar os testes de normalidade e homogeneidade de variância. Este tipo de análise deve ser utilizado durante o pré-processamento dos dados.

Neste módulo vamos discutir sobre os 3 principais delineamentos experimentais que são delineamento inteiramente casualizado, delineamento em blocos casualizados e delineamento em quadrado latino. Você vai aprender as particularidades, vantagens e desvantagens de cada um, quando e como utilizá-los e claro, como fazer a análise de variância para cada delineamento utilizando o R e interpretar os resultados. 

Neste módulo vamos conversar sobre os principais tipos de arranjos experimentais que são: arranjo fatorial, parcela subdividida, e experimento hierárquico. Você vai aprender as particularidades, vantagens e desvantagens de cada um, quando e como utilizá-los e claro, como fazer a análise de variância para cada arranjo experimental utilizando o R e interpretar os resultados. 

Neste módulo você vai aprender como montar os modelos de regressão linear simples e regressão linear múltipla usando o R e principalmente como interpretar os resultados de cada modelo. Você ainda vai aprender como fazer seleção do melhor modelo de regressão para seu experimento. 

Neste módulo vamos abordar tudo que você precisa saber sobre os principais testes de comparação de médias, quando utilizar cada um, como rodar utilizando o R e como fazer a interpretação dos resultados. 

Tão importante quanto rodar as análises e interpretar os resultados, é saber apresentar esses resultados para a comunidade cientifica ou para uma reunião na sua empresa. Por isso, neste módulo você vai aprender a fazer os mais variados tipos de gráficos usando o pacote ggplot2 no R.