Todos os seres vivos estĂŁo conectados entre si por interações ecolĂłgicas, formando a “colina emaranhada” de Darwin, metáfora inspirada pela “teia da vida” de Humboldt. Desemaranhar essa complexidade Ă© uma tarefa desafiadora, mas factĂvel, desde que vocĂŞ use ferramentas adequadas. A ciĂŞncia de redes nos ajuda com excelentes ferramentas conceituais e operacionais.
VocĂŞ aceita este chamado para a aventura? EntĂŁo venha conosco aprender os fundamentos sobre redes ecolĂłgicas! Seguindo esse espĂrito, este curso visa ajudar pessoas interessadas em dar seus primeiros passos na análise de redes aplicada Ă Ecologia. Este Ă© um curso introdutĂłrio, focado especialmente em redes de interações. Redes sociais e redes espaciais tambĂ©m sĂŁo mencionadas, mas nĂŁo de forma aprofundada, nas diversas atividades do curso. Dedicando-se a essas atividades durante quatro semanas, ao final deste curso vocĂŞ terá adquirido uma visĂŁo geral sobre as teorias que orientam o estudo de redes ecolĂłgicas. AlĂ©m disso, vocĂŞ será capaz de analisar gráfica- e numericamente, alĂ©m de interpretar, dados de redes usando a linguagem de programação R. Dessa forma, para aproveitar bem este curso vocĂŞ deve dominar habilidades básicas na linguagem R, alĂ©m de ter familiaridade com conceitos básicos em Ecologia em nĂvel de graduação. Mais concretamente, Ă© importante que vocĂŞ já saiba como importar dados para o R, alĂ©m de usar pacotes e rodar funções. NĂŁo Ă© necessário saber construir funções personalizadas (UDFs). Para ir alĂ©m, aproveitando o conteĂşdo extra sugerido para aprofundamento posterior ao curso, Ă© recomendável saber ler em inglĂŞs. Vale lembrar tambĂ©m que a ajuda dos pacotes e funções do R Ă© toda escrita em inglĂŞs, entĂŁo dominar a leitura nesse idioma tambĂ©m Ă© importante para analisar dados com mais desenvoltura. TambĂ©m Ă© importante mencionar que diversos conceitos estatĂsticos sĂŁo mencionados no curso. Portanto, ter conhecimento básico sobre probabilidade, distribuições de dados, medidas de tendĂŞncia central e medidas de dispersĂŁo ajuda muito. Se vocĂŞ ainda nĂŁo domina os fundamentos da linguagem R, recomendo que primeiro faça um dos excelentes cursos introdutĂłrios disponĂveis aqui na Coursera, como "R Programming" ou "The R Programming Environment". Há tambĂ©m aqui excelentes cursos introdutĂłrios de estatĂstica que podem lhe ensinar o básico sobre análise de dados. Aviso: como este Ă© um remoto no formato MOOC, construĂdo para ser escalonado e automatizado, nĂŁo há atendimento direto pelos instrutores, mas apenas interação espontânea com outros alunos nos fĂłruns de discussĂŁo.