A popularidade da linguagem de programação R tem crescido consideravelmente, especialmente nas áreas de ciência e análise de dados.
Devido à sua capacidade de gerar visualizações de dados de alta qualidade, a programação em R desempenha um papel crucial na área de estatística.
No entanto, o aprendizado desta linguagem pode ser desafiador se você não tiver um plano claro para abordá-la. Talvez você tenha tido dificuldades ao tentar aprender R ou qualquer outra linguagem de programação no passado.
Acredite, você não está sozinho!
Não se culpe totalmente nem à linguagem; o problema pode estar na sua abordagem. A forma como você aprende algo influencia grandemente o resultado final.
Se você tiver uma estratégia clara sobre como e por que aprender uma determinada linguagem, a probabilidade de se tornar proficiente nela aumenta. Da mesma forma, se seu objetivo e estratégia não estiverem alinhados, você poderá se desmotivar e abandonar o aprendizado no meio do caminho.
É semelhante a aprender um novo idioma.
Portanto, quando estiver pronto para aprender R, defina claramente seu motivo, seja para expandir seus conhecimentos ou para seguir uma carreira em ciência de dados. Em seguida, prepare uma estratégia e alinhá-la com seu objetivo.
… E comece a aprender.
Neste artigo, apresentarei alguns bons recursos para aprender a linguagem de programação R, que fornecerão a abordagem correta para facilitar o processo.
Mas, primeiramente,
O que é a Linguagem de Programação R?
R é uma linguagem de programação de código aberto, voltada para computação estatística e geração de gráficos.
Foi desenvolvida em 1993 por Ross Ihaka e Robert Gentleman. Ela é semelhante à linguagem de programação S. Pode-se dizer que a linguagem de programação R é uma implementação de S, combinando a semântica de escopo léxico. O software é escrito principalmente em C, R e Fortran.
R oferece uma vasta gama de técnicas estatísticas e gráficas, além de ser altamente extensível. Inclui testes estatísticos tradicionais, modelagem linear e não linear, análise de séries temporais, agrupamento e classificação.
Um dos principais pontos fortes da linguagem R é a facilidade de produzir gráficos bem elaborados e com qualidade de publicação, incluindo fórmulas matemáticas e símbolos.
As Capacidades do R
R é um conjunto de ferramentas integradas que consiste em recursos de software que você pode utilizar para cálculos, representação gráfica e manipulação de dados.
Inclui:
- Armazenamento eficaz e facilidade de manipulação de dados.
- Uma coleção integrada, consistente e abrangente de ferramentas para análise de dados.
- Um conjunto de diversos operadores úteis para cálculo de matrizes em matrizes específicas.
- Linguagem de programação simples, eficaz e bem desenvolvida, com loops, condicionais e variáveis definidas pelo usuário.
- Ferramentas gráficas para analisar dados e exibi-los em papel ou na tela.
- R pode ser estendido por meio de pacotes. Na verdade, cerca de 8 pacotes são fornecidos na distribuição padrão do R, enquanto mais podem ser adicionados a partir do CRAN.
- Interoperabilidade entre plataformas.
- Em vez de usar um compilador, R usa um interpretador, o que facilita o desenvolvimento do código.
- Integra-se bem com diferentes bancos de dados e importa informações de MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite, etc.
- Integra ferramentas poderosas para comunicação de relatórios em vários formatos, como HTML, XML, CSV, PDF e sites interativos, utilizando pacotes R.
- Os pacotes R incluem diversos códigos, recursos e funções adaptadas para modelagem estatística, análise de dados, aprendizado de máquina, visualização, importação de dados e manipulação.
Como o R Auxilia na Análise de Dados?
A análise de dados usando R ocorre em várias etapas diferentes:
- Programar ou importar: Programando em R ou importando dados de bancos de dados e arquivos para o ambiente de software R.
- Transformar: Organizar os dados, transformando uma coluna em uma variável e uma linha em uma observação. Analise seus interesses, crie novas variáveis com base nas variáveis existentes e calcule estatísticas das observações.
- Visualização: Apresentar os dados em formato gráfico para identificar facilmente tendências, padrões e exceções.
- Modelos: Utilizar ferramentas computacionais ou matemáticas para responder às questões observacionais, complementando a visualização.
- Comunicação: Comunicar os resultados a outras pessoas, desde a visualização até a modelagem, com a ajuda de gráficos de qualidade que podem ser facilmente compartilhados.
Quem Usa R e Por Quê?
R é uma linguagem confiável não apenas em instituições acadêmicas, mas também em grandes empresas, como Google, Facebook, Airbnb, Uber e muitas outras. É utilizada em áreas como saúde, consultoria, governo, seguros, energia, finanças e mídia, praticamente em todos os lugares. Nestas áreas, R é usada para inferência estatística, algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados.
Como você pode ver, a demanda por R está presente em vários setores. Além disso, a análise de dados está, sem dúvida, transformando os negócios atuais. Embora existam muitas ferramentas disponíveis, o R se destaca. Isso ocorre porque:
- Excel e PowerBI não têm capacidade de modelagem;
- Python é excelente para IA e ML, mas não possui recursos de comunicação;
- SAS é bom para análise estatística, mas não é gratuito;
- Tableau é ótimo para representações gráficas, mas deixa a desejar na tomada de decisões e estatísticas.
No entanto, R preenche essa lacuna, oferecendo uma curva de aprendizado excelente, com um bom equilíbrio entre implementação e análise de dados.
Portanto, aprender R faz sentido para manipulação e análise de dados e até mesmo para se tornar um cientista de dados.
É por isso que cientistas de dados usam R para entender dados, realizar manipulação, definir a melhor abordagem e se comunicar com outras pessoas por meio de relatórios, painéis ou aplicativos da web. Assim, uma única plataforma realiza todo o trabalho.
Agora você sabe como o R funciona e por que você deveria usá-lo. Mas, onde aprender R?
É tão difícil de aprender?
Se você me fizesse essas perguntas há alguns anos, eu diria que sim, é um pouco difícil devido à sua estrutura complexa. Mas, atualmente, pacotes foram desenvolvidos para superar esse problema, o que facilitou a manipulação de dados e a criação de gráficos. A criação de gráficos também se tornou bem mais simples e intuitiva.
Pacotes como TensorFlow e Keras permitem a criação de técnicas avançadas de ML; você pode integrar Python, C++ e Java em R, e conectar-se a Hadoop ou Spark. Além disso, R evoluiu em termos de velocidade computacional.
Então, você quer aprender R?
Estou considerando isso como um SIM!
Vamos explorar alguns bons recursos para aprender R.
Cientista de Dados com R
Adquira as habilidades em R que podem ajudá-lo a construir sua carreira como Cientista de Dados com Datacamp. Para iniciar o curso, você não precisa de nenhum conhecimento prévio ou experiência na área.
Eles irão ensiná-lo a usar a versátil linguagem R e como você pode usá-la para importar, manipular, visualizar e limpar dados, que são habilidades básicas que você precisa. Com exercícios interativos, obtenha experiência prática com pacotes R famosos, como ggplot2, juntamente com pacotes Tidyverse, como readr e dplyr.
O curso também apresentará alguns conjuntos de dados do mundo real que o ajudarão a aprender o aprendizado de máquina e as técnicas estatísticas necessárias para escrever funções e realizar análises de cluster por conta própria.
Tudo o que você precisa fazer é iniciar este curso, desenvolver habilidades em R e continuar sua jornada para se tornar um cientista de dados de sucesso. Eles oferecem mais de 75 horas de recursos de aprendizado, incluindo introdução à linguagem para dominar os fundamentos da análise de dados com estruturas de dados típicas, como matrizes, vetores, quadros de dados, etc.
R Programação A-Z
Udemy oferece o curso R Programming A-Z com exercícios práticos para ajudá-lo a se tornar um cientista de dados. O curso é dividido em 8 seções, 82 aulas e leva cerca de 11 horas para ser concluído.
Eles ensinam R passo a passo e você aprenderá conceitos valiosos que são aplicáveis imediatamente após cada aula. Além disso, eles ensinam os conceitos com exemplos práticos. Todo o treinamento é repleto de desafios analíticos do mundo real que você resolverá durante as aulas e os exercícios.
Qualquer pessoa com qualquer conjunto de habilidades pode fazer este curso, mas você precisa aprender a linguagem R e enfrentar desafios instigantes. O material do curso ensina os princípios básicos e como criar variáveis, vetores, loops e funções.
Você também aprenderá sobre a distribuição normal e praticará com dados financeiros, dados estatísticos e dados esportivos. Além disso, você aprenderá a usar o R Studio e personalizá-lo de acordo com suas preferências.
Ao final deste curso, você instalará pacotes R e entenderá números grandes, inteiros, duplos, caracteres e muito mais. O curso também inclui visualização avançada usando GGPlot2, juntamente com soluções para as tarefas e tutoriais adicionais.
Estatísticas com R
Coursera oferece este curso – Statistics with R Specialization – para ajudá-lo a dominar o R para análise de dados, incluindo modelagem, inferência e técnicas Bayesianas. Este curso é totalmente GRATUITO e oferecido pela Duke University.
Este curso irá aprimorar suas habilidades em inferência estatística, regressão linear e estatística, RStudio, programação R, análise exploratória de dados, testes de hipóteses estatísticas, estatística Bayesiana, regressão linear Bayesiana, inferência Bayesiana, análise de regressão e seleção de modelos.
A especialização ensinará como visualizar e analisar dados na linguagem de programação R e, em seguida, criar relatórios reproduzíveis. Você aprenderá a aplicar inferência estatística de forma unificada, e realizar modelagem e outras técnicas para tomar decisões orientadas por dados.
O curso também o ajudará a comunicar os resultados corretamente, organizar e visualizar dados usando pacotes R e avaliar decisões e alegações. Ele ajudará você a construir seu portfólio com vários projetos de análise de dados para demonstrar seus conhecimentos e habilidades, além de conseguir um emprego bem remunerado.
Este curso de nível iniciante leva aproximadamente 7 meses para ser concluído, apresenta um cronograma flexível, aulas on-line completas e um certificado compartilhável após a conclusão.
Começando com R
Outro curso do Coursera nesta lista é – Começando com R.
Este é um curso de nível iniciante que leva cerca de 2 horas para ser concluído, e você pode acessá-lo apenas no seu computador, sem necessidade de downloads. Este projeto guiado ensina os conceitos básicos da programação em R para dar o primeiro passo em direção à análise de dados. 
Aqui, você aprenderá a usar o R Studio ou R GUI, e as diferentes estruturas e tipos de dados usados nesta linguagem. Por fim, eles ensinarão como instalar pacotes R e importar seus conjuntos de dados para o espaço de trabalho do R Studio.
Não há pré-requisitos para concluir este projeto; apenas conhecimentos básicos de informática são suficientes. No projeto guiado, seu espaço de trabalho seria um desktop na nuvem que você pode acessar do seu navegador. Seu instrutor o guiará em uma tela dividida através de um vídeo, para que você entenda os passos.
Udacity
Aprenda programação em R para se tornar um cientista de dados com Udacity. O tempo estimado para concluir este curso é de 3 meses, com 10 horas de dedicação por semana. Não há pré-requisitos rigorosos.
O programa inclui ensiná-lo a codificar em R, linha de comando, SQL e Git, para que você possa resolver problemas relacionados a dados. Você aprenderá noções básicas de SQL, como JOINs, subconsultas e agregações, e as usará para responder a questões de negócios.
Aprenda os fundamentos, incluindo estruturas de dados, loops, funções e variáveis. Além disso, você aprenderá a visualizar dados através do GGPlot2.
O programa inclui projetos da vida real com conteúdo imersivo desenvolvido por especialistas, suporte de mentores e serviços de carreira, como revisões de currículo e portfólio. Estude no seu próprio ritmo e receba feedback personalizado, dicas práticas e sugestões adicionais de outros recursos.
Cientista de ML com R
Domine a linguagem R para se tornar um cientista de aprendizado de máquina confiante com Datacamp. Eles oferecem 15 cursos no total, com mais de 60 horas de esforço para aprender R. Aqui, você aprimorará seus conjuntos de habilidades em R com um conjunto de ferramentas, e realizará aprendizado não supervisionado e supervisionado.
Eles ensinarão como processar dados para criação de modelos, treinar e visualizar os modelos, e testar seu desempenho. Além disso, você irá ajustar seus parâmetros para obter um melhor desempenho.
Ao mesmo tempo, você também aprenderá estatísticas Bayesianas, Spark e processamento de linguagem natural (NLP). Eles ensinarão o básico do aprendizado de máquina para classificação, como você pode prever eventos futuros por meio de modelos de regressão linear, aleatórios, florestas, xgboost e aditivos.
Você também aprenderá dimensionalidade, agrupamento, ML no Tidyverse, regressão logística, análise de cluster, ML com acento circunflexo, modelos baseados em árvore, máquinas de vetor de suporte, modelagem de tópicos, ajuste de hiperparâmetro e muito mais.
Análise de Dados com R
A Edureka oferece o programa de treinamento – Análise de Dados com R para ajudá-lo a adquirir experiência em manipulação de dados, visualização, análise exploratória de dados, mineração, análise de sentimentos e regressão.
O treinamento também pode ajudá-lo a aprender o R Studio para estudos de caso em mídias sociais e varejo. Eles projetaram este curso para fornecer as habilidades e conhecimentos necessários para se tornar um profissional de análise de dados. Ele abrange desde conceitos básicos de R até tópicos avançados, como conjunto de árvores de decisão, filtragem colaborativa e muito mais.
Os módulos guiam você por terminologias importantes, como inteligência de negócios, dados e informações, análise de negócios e muito mais. Você aprenderá métodos de importação de dados, análise exploratória de dados, agrupamento, regressão linear e logística, técnicas supervisionadas de ML, ANOVA, pacotes R, criação de gráficos e muito mais, juntamente com o trabalho do projeto.
Para fazer este curso, você precisa de um conhecimento básico de estatística. Inclui 30 horas de aulas on-line, onde você receberá tarefas práticas para concluir após cada aula, além de acesso vitalício ao curso com apresentações, gravações de aulas, guias de instalação e questionários. Obtenha um certificado após a conclusão do curso.
Youtube
Aprenda R no YouTube com Barton Poulson, que ensina os fundamentos da linguagem R e computação estatística.
O tutorial abrange tópicos como instalação do R, recursos do R Studio, função de plotagem, pacotes, histogramas, gráficos de barras, gráficos de dispersão, função de resumo, gráficos de sobreposição e função de descrição.
Ele também ensina como selecionar casos, fatores, formato de dados, como inserir dados, importar dados, os conceitos de agrupamento hierárquico, regressão, componentes principais e muito mais.
Codecademy
Codecademy apresenta os conceitos fundamentais da linguagem de programação R. Não há pré-requisitos específicos para fazer este curso, nem é necessário conhecimento de codificação.
Aqui, você aprenderá a organizar dados, modificá-los e limpar os quadros de dados. Eles também ensinarão você a criar visualizações de dados e exibir informações relevantes. Além disso, você aprenderá testes de hipóteses e estatísticas para se destacar no campo da análise de dados.
O programa do curso também inclui os fundamentos de agregações e junção de tabelas com dplyr; calcular moda, média e mediana; e estatísticas como quartis, intervalo interquartil e quantis.
Você também pode testar seus conhecimentos por meio de questionários para aprimorar a sintaxe e a memória. Leva cerca de 20 horas para concluir o curso e, com o plano Pro, você pode obter um certificado.
Datamentor
Datamentor O curso inclui acesso ilimitado a mais de 45 vídeos, tarefas interativas, eBook R Essentials e um projeto.
Ele o familiariza com os fundamentos da ciência de dados, seus processos e as diferentes etapas que você deve seguir para concluir uma tarefa de ciência de dados, como obter dados, explorar, modelar e comunicar o relatório.
Conclusão
Com muitos recursos disponíveis, aprender a linguagem de programação R não é mais uma tarefa difícil. Tudo o que você precisa é ter paixão pelo aprendizado e um forte desejo de se aventurar no campo da ciência de dados.
Então, você é um aspirante a profissional de ciência de dados? 💡
Aprenda R com a ajuda dos incríveis cursos mencionados acima.