Sumário

O que é a linguagem R e como se tornar um expert na análise de dados?

R é uma linguagem de programação e software livre para análise estatística, visualização de dados e computação científica. Foi criado em 1992 por Ross Ihaka e Robert Gentleman, da Universidade de Auckland, Nova Zelândia. Atualmente, o R é disponível sob a licença GPL desde 2000. R é um programa gratuito e multiplataforma com versões para Windows, Linux e MacOS, é composta de um conjunto de bibliotecas, com pacotes de código-fonte que implementam algoritmos de análise de dados.

Ross Ihaka

Robert Gentleman

R pode ser utilizado para diversas finalidades, desde análises estatísticas simples até a criação de modelos complexos de Machine Learning (ML). Sua popularidade se dá pelo fato de ser uma linguagem fácil de aprender e possuir uma grande comunidade online que constantemente cria novas bibliotecas (conjuntos de funções) para facilitar o trabalho do usuário.

Neste artigo você aprenderá:

– O que é R;

– Quais as vantagens em utilizar R;

– Como baixar e instalar a linguagem;

– Os primeiros passos na linguagem;

Como a linguagem R é utilizada na análise de dados?

A linguagem R é um dos principais programas de computador utilizados no tratamento e na análise de dados. É notavelmente útil para Cientistas de dados, Estatísticos, Cientistas sociais e pesquisadores em geral, pois pode ser usado para acelerar processos de análise de dados que antes eram muito mais complicados ou até mesmo impossíveis.

A linguagem R está em constante mudança para melhorar sua capacidade de processar e manipular dados e as funções que ela oferece ajudam os usuários a desenvolverem modelos de análise de dados personalizados de forma mais rápida e pode ser facilmente integrada a outros programas.

Você pode criar novas variáveis, definir tipos de dados e escrever vários tipos de programas. Além disso, a linguagem R oferece uma coleção impressionante de pacotes prontos para uso. Esses pacotes, escritos em linguagem R, podem ser usados para realizar tarefas avançadas, como análise de dados, ciência de dados, visualização de dados e muito mais.

Como baixar e instalar a linguagem R

A seguir, apresentamos as instruções necessárias para baixar e instalar a linguagem R no seu computador. Primeiramente, você deve acessar o site oficial da R Project. Nele você pode escolher o sistema operacional que usa e a versão da linguagem R que deseja instalar. Em seguida, você poderá baixar o instalador e instalar a linguagem R. Após concluir o passo a passo da instalação, você estará pronto para começar a programar em linguagem R.

Além do site oficial da R Project, você também pode baixar e instalar a linguagem R por meio de outras plataformas, como a CRAN. A CRAN é um repositório online para muitas versões e sistemas operacionais da linguagem R. Ao acessar a CRAN, você terá a oportunidade de baixar o instalador do sistema operacional desejado e começar a instalação.

Uma vez instalada, a linguagem R terá acesso a todos os recursos e funções necessários para começar a programar.

Os primeiros passos na linguagem R

A chave para entender o R é que trata-se de uma linguagem.

Uma linguagem para manipular objetos (William N. Venables, Brian D. Ripley, 2002).

Um objeto é identificado por uma palavra.Este é o conceito mais importante para entender o R.Para começar, digite algumas coisas no Console do seu R e RStudio:

#Por exemplo, digite uma fórmula matemática simples e pressione enter:

3+5+10 #o console retornou 18 – veremos como o R funciona como calculadora, portanto, números são interpretados como números pelo console

#Agora vamos criar um objeto simples.

objum = “vou colocar um texto dentro do meu primeiro objeto” #enter

objum #enter

#vejam que objum é o nome do meu primeiro objeto, e tem como conteúdo o texto que eu coloquei dentro

#eu poderia ter chamado objum de qualquer coisa (sem espaços em branco)

banana = “vou colocar um texto dentro do meu primeiro objeto”

banana

#mesma coisa né?

#um objeto também pode virar outro objeto

objdois = objum

objdois #pegou o conteúdo que eu coloquei em objum

#e posso colocar o resultado da minha conta

objtres = 3+5+10

objtres

Note que o código acima é o seu script, ou seja a sequência de códigos que você escreveu e que o R irá interpretar para realizar oque foi dito. Se você escrever isso num arquivo .R, que você pode executar tantas vezes quanto quiser. Copie o código para a janela do script e salve ele como “script01.R” em alguma pasta no seu computador.
Note também que dependendo do objeto, o código acima tem cores diferentes. Em vermelho e entre aspas estão textos, os números em roxo e objetos criados em preto. Isso ajuda a entender os elementos da sintaxe (vocabulario e gramática do R). O RStudio também mostra isso colorido. Neste wiki, além de colorir segundo a sintaxe do R, um link aponta para o help das funções do R se você colocar o mouse sobre algumas funções (experimente abaixo).
Note também que à direita do símbolo # o texto no código acima fica cinza, que indica ao R que não é para interpretar isso. Este símbolo é usado para incluir comentários nos scripts.
Se você já está escrevendo um script num arquivo e não no console, selecione todo o texto na sua janela de script e digite CONTROL+R (Windows), ou Command+Enter (Mac). O conteúdo do script será executado no Console. Note que o símbolo # não é interpretado pelo console.
O R vem com vários scripts prontos, que são funções que executam alguma coisa. Esses scripts são objetos de classe função, pois eles contém um conjunto de código que usa parâmetros para executar um conjunto de passos. Parâmetros são objetos que a função utiliza segundo as tuas especificações. Por exemplo, vamos listar os objetos criados no passo anterior:

#digite

ls() #note os parênteses (); a função ls() lista os objetos criados por você: [1] “banana” “objdois” “objtres” “objum”

#adicione um parâmetro à função, especificando o que você quer listar, apenas aqueles que contém no nome o padrão “obj”

ls(pattern=“obj”) #[1] “objdois” “objtres” “objum”

#agora veja o que a função ls é

ls #note que não digitei os parênteses e ao digitar isso verei o script que está dentro da função ls que começa assim: function (name, pos = -1L, envir = as.environment(pos), all.names = FALSE, pattern, sorted = TRUE) { ….

#note que os argumentos da função são os objetos que vão dentro do () da função e são utilizados pela função para executar alguma coisa, neste caso, lista objetos. Experimente mudando parâmetros:

ls(sorted=FALSE) #ele mostra os objetos na ordem que foram criados

R-Base & Pacotes

Como vimos acima, um script to tipo função é um objeto que executa um conjunto de comandos e recebe argumentos que modificam o que o script realiza. Existem dois tipos de funções:

Funções da Base – funções que vem junto com o R quando você faz o download do programa.
Funções de Pacotes – pacotes (library, packages) são funções criadas por colaboradores e organizadas em pacotes que você pode baixar dos repositórios do R.

As funções da base vem junto com o programa e você não precisa se preocupar com isso. Pacotes, por outro lado, você precisa instalar conforme a sua necessidade. Por exemplo, para trabalhar com dados filogenéticos você pode necessitar do pacote APE (Analyses of Phylogenetic and Evolution), que já tem várias funções preparadas para análises filogenéticas.

Para trabalhar com pacotes você primeiro precisa definir um repositório, ou seja, um servidor, de vários disponíveis (espelhos do repositório oficial), de onde o R irá buscar o pacote desejado.

Pode usar o menu do R ou do RStudio para instalar pacotes e definir um repositório padrão para sua instalação. Como tudo no R, você pode executar comandos que estão no menu usando funções. Por exemplo, ao invés de usarmos o menu do R vamos definir o repositório e instalar um pacote usando um script:

#isso pode não funcionar se estiver no INPA por causa do Proxy.

chooseCRANmirror() #seleciona repositório

install.packages(“ape”,dependencies = TRUE) #instala o pacote Ape

São inúmeros os pacotes (libraries) disponíveis nos repositórios do R:

Task Views: São listas comentadas dos pacotes do R para uma certa área ou tema, mantidas no CRAN 1). Para nossa área, p.ex, há os views Environmetrics, Multivariate, Genetics, Spatial, Morphometrics, Phylogenetics. Todo espelho de CRAN mantém uma cópia dos “task views”. Para o espelho da FMV-USP o link é http://www.vps.fmvz.usp.br/CRAN/web/views/.

CRANTASTIC!: Excelente sítio com resumos de todos os pacotes do CRAN. Tem recursos para buscas de pacotes e funções por assuntos, resumos de cada pacote, avaliações de pacotes e muito mais. Juntamente com as taskviews, é o recurso básico para encontrar o pacote que você busca no R.

Como se tornar um expert na análise de dados com a linguagem R?

Com a crescente popularidade das análises de dados e o crescimento de ferramentas de análise, muitas pessoas estão se perguntando como se tornar um expert na análise de dados com a linguagem R?

Para se tornar um expert na análise de dados com a linguagem R, existem algumas coisas que você precisa saber e alguns passos que você precisa tomar.

Comece estudando bibliotecas R importantes, como ggplot2, dplyr, tidyr e Shiny. Essas bibliotecas fornecem recursos de análise de dados avançados e podem ajudá-lo a obter melhores resultados ao usar a linguagem R. Além disso, você também deve se familiarizar com os principais comandos R. Isso ajudará você a desenvolver suas habilidades e entender os processos de análise de dados.

Outra forma de se tornar um expert na análise de dados com a linguagem R é conhecer as melhores práticas de codificação. É importante garantir que os códigos sejam limpos, legíveis e que usem métodos eficientes. Isso ajuda a garantir que os processos de análise de dados sejam precisos e tenham resultados confiáveis. Além disso, ter um conhecimento básico de outras linguagens de programação, como Python, também é útil para a análise de dados com a linguagem R.

Também é importante praticar o seu código R. Se você estiver interessado em aprender análise de dados com a linguagem R, procure datasets interessantes e pratique seus conhecimentos, você também pode participar de discussões relacionadas à linguagem R para obter mais insight e compartilhar seus conhecimentos com outras pessoas. Esse contato com a comunidade também ajuda a aumentar seu conhecimento sobre análise de dados com a linguagem R.

Ficou claro que existem algumas etapas a serem seguidas para se tornar um expert na análise de dados com a linguagem R. Estudar bibliotecas e comandos R, conhecer as melhores práticas de codificação e praticar seus conhecimentos são algumas das coisas importantes que você deve fazer para garantir que tenha sucesso nas suas análises de dados. Manter-se atualizado com as últimas tecnologias e ferramentas também é essencial!