A popularidade da linguagem de programação R está aumentando, especialmente em ciência e análise de dados.
Por fornecer melhores técnicas de visualização de dados, programação R desempenha um papel crucial nas estatísticas.
No entanto, aprender esse idioma pode ser frustrante se você não tiver um caminho claro para abordá-lo. No passado, você pode ter lutado muito ao aprender R ou qualquer outra linguagem.
Confie em mim; Você não está sozinho!
Não culpe inteiramente a si mesmo ou ao idioma; o problema pode ter sido na sua abordagem. A maneira como você aprende algo tem uma grande influência na entrega do resultado final.
Se você tiver uma estratégia clara de como e por que você deve aprender um determinado idioma, a chance de você ser proficiente nele aumenta. Da mesma forma, se seu objetivo e estratégia não se alinharem, você pode ficar entediado com a linguagem e acabar abandonando-a no meio do caminho.
É análogo a aprender uma língua falada.
Então, quando você estiver pronto para aprender R, deixe seu motivo claro em primeiro lugar, seja expandir seu conhecimento ou encontrar uma carreira em ciência de dados. Em seguida, prepare uma estratégia e alinhe-a com seu objetivo.
… E comece a aprender.
Neste artigo, falarei sobre alguns bons recursos para aprender a linguagem de programação R que lhe dará a abordagem certa para facilitar as coisas.
Mas as primeiras coisas primeiro,
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O que é a linguagem de programação R?
R é uma linguagem de programação de código aberto para gráficos e computação estatística.
Foi desenvolvido em 1993 por Ross Ihaka & Robert Gentleman. É semelhante à linguagem de programação – S. Você poderia 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.
O R oferece uma ampla variedade de técnicas estatísticas e gráficas, além de ser altamente extensível. Inclui testes estatísticos clássicos, 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 um enredo bem projetado com qualidade de publicação, incluindo fórmulas matemáticas e símbolos.
As capacidades do R
R é um tipo de suíte integrada que consiste em recursos de software que você pode usar para cálculo, representação gráfica e manipulação de dados.
Inclui:
- Armazenamento eficaz e facilidade de manipulação de dados
- Uma coleção integrada, coerente e grande de ferramentas de análise de dados
- Um conjunto de vários operadores úteis no cálculo de matrizes em matrizes específicas
- Linguagem de programação simples, eficaz e bem desenvolvida com loops, condicionais e variáveis definidas pelo usuário
- Facilidades gráficas para analisar dados e exibi-los em papel ou na tela
- R é capaz de extensão através de pacotes. Na verdade, cerca de 8 pacotes são fornecidos usando a distribuição R, enquanto mais podem ser adicionados com a família de sites CRAN.
- Interoperabilidade entre plataformas
- Em vez de usar um compilador, o R usa um interpretador, o que ajuda a facilitar o desenvolvimento de código.
- Ele se associa bem a diferentes bancos de dados e traz informações do MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite, etc.
- Ele integra ferramentas poderosas para comunicação de relatórios em vários formatos, como HTML, XML, CSV, PDF e sites interativos com pacotes R.
- Os pacotes R vêm com diversos códigos, recursos e funções adaptados 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 uma série de etapas diferentes:
- Programe ou importe: Programando com R ou você pode importar dados de bancos de dados e arquivos para o ambiente de software R
- Transformar: A organização dos dados acontece transformando uma coluna em uma variável e uma linha em uma observação. Observe seus interesses, crie uma nova variável em função das variáveis atuais e descubra estatísticas de observação.
- Visualização: Representações de dados em formato gráfico para reconhecer facilmente tendências, padrões e exceções de dados.
- Modelos: são ferramentas complementares de visualização, como ferramentas computacionais ou matemáticas, para responder a questões observacionais.
- Comunicação: Comunicação de resultados com outras pessoas, desde a visualização até a modelagem, com a ajuda de plotagens fáceis de produzir e com qualidade de impressão para compartilhar com qualquer pessoa no mundo.
Quem usa R e por quê?
R é confiável não apenas em acadêmicos, mas também em grandes empresas, incluindo Google, Facebook, Airbnb, Uber e muito mais. É usado em saúde, consultoria, governo, seguros, energia, finanças, mídia, em quase todos os lugares. Eles o usam para inferência estatística, algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados.
Você vê, a demanda por R está em vários setores. Além disso, a análise de dados está, sem dúvida, moldando os negócios atuais. Embora existam muitas ferramentas disponíveis, o R se destaca. É porque você pode ter:
- Excel e PowerBI, mas eles não têm capacidade de modelagem;
- Python é ótimo para IA e ML, mas não possui recursos de comunicação;
- O SAS é bom para análise estatística, mas não é gratuito
- O Tableau é excelente para representações gráficas, mas precisa melhorar a tomada de decisões e estatísticas.
No entanto, o R preenche a lacuna oferecendo uma excelente curva de aprendizado com um bom equilíbrio de implementação e análise de dados.
Portanto, faz sentido aprender R para manipulação e análise de dados e até mesmo se tornar um cientista de dados.
E é por isso que os cientistas de dados usam R para entender dados, realizar manipulação, fazer a melhor abordagem e se comunicar com outras pessoas por meio de relatórios, painéis ou aplicativos da web. Desta forma, uma única plataforma realiza todo o trabalho.
Agora você sabe como o R funciona e por que você deve fazer isso, 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 agora, os pacotes são introduzidos para superar esse problema, o que tornou a manipulação de dados mais fácil e intuitiva, e a criação de gráficos é bastante fácil.
Pacotes como TensorFlow e Keras permitem criar técnicas de ML de ponta; você pode chamar Python, C++ e Java em R e conectar-se ao Hadoop ou Spark. E o R também evoluiu em termos de velocidade computacional.
Então, você quer aprender R?
Estou assumindo um SIM!
Vamos encontrar alguns bons recursos para aprender R.
Cientista de dados com R
Adquira as habilidades 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 nesta área.
Eles ensinarão a você a versátil linguagem R e como você pode usá-la para importar, manipular, visualizar e limpar dados, que são as habilidades integrais 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 seu caminho para se tornar um cientista de dados de sucesso. Eles oferecem mais de 75 horas de recursos de aprendizado. Inclui a introdução da linguagem para dominar os fundamentos da análise de dados com estruturas de dados típicas, como matrizes, vetores, quadros de dados etc.
R Programação AZ
Udemy traz o R Programming AZ com exercícios práticos para ajudá-lo a se tornar um cientista de dados. O curso é dividido em 8 seções, 82 aulas e leva aproximadamente 11 horas para ser concluído.
Eles ensinam o R passo a passo e você aprenderá conceitos valiosos que são aplicáveis imediatamente após cada palestra. E outra grande coisa é que eles ensinam conceitos com a ajuda de exemplos ao vivo. Todo o treinamento está cheio de desafios analíticos do mundo real que você resolverá durante sua palestra e seu exercício de lição de casa.
Qualquer pessoa com qualquer conjunto de habilidades pode aprender este curso, mas você precisa aprender a linguagem R e enfrentar desafios emocionantes. O material do curso ensina seus 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 com base em suas preferências.
No 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 de lição de casa e tutoriais de bônus.
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 adquirir habilidades como inferência estatística, regressão linear e estatística, RStudio, programação R, análise exploratória de dados, teste de hipótese estatística, estatística Bayesiana, regressão linear Bayesiana, inferência Bayesiana, análise de regressão e seleção de modelo.
A especialização ensinará como visualizar e analisar dados na linguagem de programação R e, em seguida, criar relatórios reproduzíveis. Você aprenderá a exibir inferência estatística em sua natureza unificada e realizar modelagem e outras técnicas para tomar decisões orientadas por dados.
O curso também ajudará você a comunicar os resultados corretamente, organizar e visualizar dados usando pacotes R e criticar decisões e reivindicações. Ele o ajudará a construir seu portfólio com vários projetos em 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, palestras 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 em sua área de trabalho, sem necessidade de download. Este projeto guiado ensina os conceitos básicos de programação R para dar o primeiro passo em direção à análise de dados. 
Aqui, você aprenderá a usar o R Studio ou o R GUI e as diferentes estruturas e tipos de dados usados nessa linguagem. Por fim, eles ensinarão como instalar os pacotes do R e importar seus conjuntos de dados para o espaço de trabalho do R Studio.
Não há pré-requisitos necessários para concluir este projeto; apenas conhecimentos básicos de informática são suficientes. No projeto guiado, seu espaço de trabalho seria um desktop em nuvem que você pode acessar do seu navegador. Seu instrutor irá guiá-lo em uma tela dividida por meio de um vídeo para fazer você entender as coisas passo a passo.
Udacity
Aprenda programação R para ser um cientista de dados com Udacity. O tempo aproximado que este curso leva é de 3 meses com 10 horas de esforço por semana e não precisa de pré-requisitos rígidos.
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 problemas 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 análises de currículo e portfólio. Estude no seu próprio horário e receba feedback personalizado, dicas práticas e sugestões adicionais para mais 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 R com uma caixa 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 ajudará a ajustar seus parâmetros para obter um melhor desempenho.
Enquanto isso, 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, clustering, 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 oferecer 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 orientam 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 na conclusão do curso.
Youtube
Aprenda R em Youtube com Barton Poulson, que ensina os fundamentos da linguagem R e computação estatística.
O tutorial abrange tópicos como como instalar o R, coisas sobre o 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 aprender este curso ou qualquer conhecimento de codificação necessário.
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 insights. 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. Demora 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 cursos incríveis mencionados acima.