Introdução
R é uma linguagem de programação para computação estatística e gráficos. É amplamente utilizado por cientistas de dados, estatísticos, pesquisadores e educadores para analisar e visualizar dados. R também é um ambiente de software de código aberto que roda em várias plataformas, como Windows, Mac OS X, Linux e Unix. O R possui um rico conjunto de pacotes que estendem sua funcionalidade para várias tarefas, como aprendizado de máquina, web scraping, mineração de texto, análise espacial e muito mais.
Algumas das razões pelas quais você pode querer usar o R são:
r download 2022
Download File: https://urllio.com/2vSM2r
É gratuito e de código aberto, o que significa que você pode usá-lo sem quaisquer taxas de licença ou restrições.
Possui uma grande e ativa comunidade de usuários e desenvolvedores que contribuem para seu desenvolvimento e fornecem suporte.
Possui uma sintaxe abrangente e consistente que facilita a escrita de código legível e reproduzível.
Possui um poderoso sistema gráfico que permite criar gráficos de alta qualidade e visualizações interativas.
Possui um ambiente flexível e interativo que permite explorar dados e testar hipóteses.
Instalação e configuração
Para usar o R, você precisa instalar dois componentes: o software R base e o RStudio IDE (ambiente de desenvolvimento integrado). O software R básico fornece a funcionalidade principal da linguagem, enquanto o RStudio IDE fornece uma interface amigável que torna a codificação mais fácil e agradável. Aqui estão as etapas para baixar e instalar R e RStudio em diferentes sistemas operacionais:
janelas
Vou ao , que é o repositório oficial dos pacotes R.
Clique em "Baixar R para Windows".
Clique no link "instalar R pela primeira vez" para baixar o arquivo executável R (.exe).
Execute o arquivo executável R para iniciar a instalação e permita que o aplicativo faça alterações em seu dispositivo.
Selecione o idioma de instalação.
Siga as instruções na tela para concluir a instalação.Você pode aceitar as opções padrão ou personalizá-las como desejar.
Vou ao , que é o site oficial do RStudio IDE.
Clique em "Download" em "RStudio Desktop".
Selecione o instalador apropriado para o seu sistema operacional (Windows 10/8/7).
Execute o arquivo do instalador para iniciar a instalação e permita que o aplicativo faça alterações em seu dispositivo.
Siga as instruções na tela para concluir a instalação. Você pode aceitar as opções padrão ou personalizá-las como desejar.
Mac OS X
Vou ao .
Clique em "Baixar R para (Mac) OS X".
Procure a versão mais atualizada do R (novas versões são lançadas com frequência e aparecem no topo da página) e clique no arquivo .pkg para fazer o download.
Abra o arquivo .pkg e siga as instruções padrão para instalar aplicativos no Mac OS X.
Arraste e solte o aplicativo R na pasta Aplicativos.
Vou ao .
Clique em "Download" em "RStudio Desktop".
Selecione o instalador apropriado para seu sistema operacional (Mac OS 10.13+).
Abra o arquivo do instalador (.dmg) e arraste e solte o aplicativo RStudio na pasta Aplicativos.
Linux/Ubuntu
Características e benefícios
Uma das principais razões pelas quais o R é tão popular entre os entusiastas de dados é que ele oferece muitos recursos e benefícios que tornam a análise e a visualização de dados mais fáceis e eficientes. Aqui estão algumas das vantagens de usar R para ciência de dados:
Código aberto e gratuito
R é um ambiente de software de código aberto que qualquer pessoa pode usar, modificar e distribuir sem quaisquer taxas de licença ou restrições. Isso significa que você pode acessar os últimos desenvolvimentos e inovações da comunidade R, além de contribuir para sua melhoria e crescimento. Você também pode personalizar o R para atender às suas necessidades e preferências específicas e compartilhar seu código e resultados com outras pessoas.
Comunidade grande e ativa
R tem uma comunidade grande e ativa de usuários e desenvolvedores que fornecem suporte, feedback e orientação uns aos outros.Você pode encontrar respostas para suas perguntas, soluções para seus problemas e dicas e truques para melhorar suas habilidades em várias plataformas online, como Stack Overflow, R-bloggers, Reddit, Twitter e muito mais. Você também pode participar de grupos locais ou online, como R-Ladies, RStudio Community ou R User Groups, para interagir e aprender com outros entusiastas do R.
Sintaxe abrangente e consistente
R tem uma sintaxe abrangente e consistente que facilita a escrita de código legível e reproduzível. R segue o princípio de "tudo é um objeto", o que significa que você pode manipular estruturas de dados e funções de maneira uniforme. R também possui um poderoso sistema de expressões que permite criar cálculos complexos com comandos simples. O código R é conciso e expressivo, o que ajuda a evitar erros e economizar tempo.
Poderoso sistema gráfico
R possui um poderoso sistema gráfico que permite criar gráficos de alta qualidade e visualizações interativas. O R possui um pacote gráfico integrado chamado base graphics, que fornece funções básicas de plotagem. No entanto, a maioria dos usuários de R prefere usar o pacote ggplot2, que implementa a gramática de gráficos, uma estrutura para criar gráficos elegantes e informativos. Você também pode usar outros pacotes, como plotly, shiny ou leaflet, para criar aplicações web dinâmicas e interativas com R.
Ambiente flexível e interativo
R possui um ambiente flexível e interativo que permite explorar dados e testar hipóteses. Você pode usar o console R ou o RStudio IDE para executar comandos, scripts ou funções interativamente. Você também pode usar notebooks, como R Markdown ou Jupyter Notebook, para combinar código, texto e saída em um único documento. Você pode modificar facilmente seu código e ver os resultados imediatamente, o que o ajuda a aprender com seus erros e melhorar sua análise.
Aplicações e exemplos
R não é apenas uma ferramenta poderosa para análise e visualização de dados, mas também uma ferramenta versátil para várias aplicações em diferentes domínios. Aqui estão alguns dos casos de uso do mundo real da programação R em vários campos:
Finança
R é amplamente usado no setor financeiro para tarefas como gerenciamento de risco, otimização de portfólio, precificação de ativos, negociação algorítmica, modelagem financeira e muito mais. Por exemplo, o Google usa R para analisar o desempenho de suas campanhas de publicidade online. O Bank of America usa R para automatizar os processos de geração de relatórios e gerar insights a partir dos dados do cliente. O JP Morgan usa R para desenvolver estratégias de negociação e otimizar portfólios.
Assistência médica
R é muito usado na área da saúde para tarefas como genética, bioinformática, descoberta de medicamentos, epidemiologia, ensaios clínicos, saúde pública e muito mais. Por exemplo, a Pfizer usa R para analisar a eficácia e segurança de novos medicamentos. A FDA usa R para avaliar a qualidade de novos dispositivos médicos. O CDC usa R para monitorar a propagação de doenças e avaliar o impacto das intervenções de saúde pública.
Mídia social
R também é usado em mídias sociais para tarefas como análise de sentimento, mineração de texto, análise de rede, sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural e muito mais. Por exemplo, o Facebook usa R para analisar o comportamento do usuário e otimizar seus produtos. O Twitter usa R para minerar tweets e identificar tendências. O LinkedIn usa R para criar recomendações personalizadas para seus usuários.
Comércio eletrônico
R é útil para comércio eletrônico para tarefas como previsão de vendas, segmentação de mercado, análise de fidelidade do cliente, otimização de preços, detecção de fraudes e muito mais. Por exemplo, a Amazon usa R para otimizar seus sistemas de gerenciamento e entrega de estoque. Flipkart usa R para analisar o feedback do cliente e melhorar a satisfação do cliente. O Airbnb usa o R para criar modelos dinâmicos de precificação e otimizar sua receita.
Manufatura
R é útil para fabricação de tarefas como controle de qualidade, otimização de processos, manutenção preditiva, gerenciamento da cadeia de suprimentos e muito mais. Por exemplo, a Ford usa R para melhorar a qualidade e a eficiência de seus veículos. A GE usa R para monitorar e otimizar o desempenho de seus motores a jato. A Samsung usa R para aprimorar a confiabilidade e a funcionalidade de seus produtos.
Recursos e tutoriais
Se você estiver interessado em aprender programação R, há muitos recursos e tutoriais disponíveis online gratuitamente. Aqui estão algumas das melhores fontes para começar:
Cursos
Existem muitos cursos online que ensinam os conceitos básicos e avançados da programação R. Alguns dos populares são:
: Este curso cobre os fundamentos da programação R, como tipos de dados, estruturas de controle, funções, loops e depuração. Ele também apresenta alguns dos pacotes R mais úteis, como dplyr, alignr, ggplot2 e muito mais.
: este curso ensina como usar R para realizar análise e visualização de dados em conjuntos de dados do mundo real. Abrange tópicos como manipulação de dados, exploração de dados, modelagem de dados, comunicação de dados e narrativa de dados.
: este curso apresenta os fundamentos do aprendizado de máquina com R. Ele abrange tópicos como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, classificação, regressão, agrupamento, redução de dimensionalidade e muito mais.
livros
Existem muitos livros que fornecem uma cobertura abrangente e aprofundada da programação R. Alguns dos recomendados são:
: Este livro é uma leitura obrigatória para quem quer aprender a usar o R para ciência de dados. Abrange todo o fluxo de trabalho da ciência de dados, desde a importação de dados, transformação de dados, modelagem de dados e comunicação de dados.
: Este livro é um ótimo recurso para quem deseja dominar os recursos e técnicas avançadas de programação em R. Abrange tópicos como programação funcional, programação orientada a objetos, metaprogramação, otimização de desempenho, depuração, teste e muito mais.
: Este livro é um guia útil para quem deseja criar gráficos bonitos e informativos com R. Ele cobre tópicos como gráficos básicos, gráficos de dispersão, gráficos de barras, gráficos de linhas, histogramas, gráficos de caixa, mapas, gráficos interativos e muito mais.
Folhas de dicas
Existem muitas folhas de dicas que fornecem referência rápida e fácil para vários aspectos da programação R. Alguns dos úteis são:
: esta folha de dicas resume as funções e operadores mais comuns e essenciais na base R.
: esta folha de dicas resume as funções mais comuns e úteis para manipular dados com o pacote dplyr.
: esta folha de dicas resume as funções mais comuns e poderosas para criar gráficos com o pacote ggplot2.
Vídeos
Existem muitos vídeos que demonstram e explicam vários conceitos e aplicações da programação R. Alguns dos interessantes são:
: este vídeo é uma introdução à programação R para iniciantes. Abrange tópicos como variáveis, vetores, matrizes, listas, quadros de dados, funções, loops, condições e muito mais.
: este vídeo é um tutorial abrangente sobre como aprender ciência de dados usando R. Ele aborda tópicos como importação de dados, exploração de dados, limpeza de dados, transformação de dados, visualização de dados, modelagem de dados e comunicação de dados.
: este vídeo mostra algumas das incríveis aplicações da programação R em vários domínios, como finanças, saúde, mídia social, comércio eletrônico, manufatura e muito mais.
Conclusão
R é uma poderosa linguagem de programação para computação estatística e gráficos. É gratuito e de código aberto, possui uma comunidade grande e ativa, possui uma sintaxe abrangente e consistente, possui um poderoso sistema gráfico e possui um ambiente flexível e interativo. R também é uma ferramenta versátil para vários aplicativos em diferentes domínios, como finanças, saúde, mídia social, comércio eletrônico, manufatura e muito mais. Se você quiser aprender programação em R, há muitos recursos e tutoriais disponíveis online gratuitamente. Você pode começar baixando e instalando R e RStudio em seu computador e, em seguida, seguir alguns dos cursos, livros, dicas e vídeos que recomendamos neste artigo. Esperamos que você goste de aprender R e descubra seu potencial para análise e visualização de dados.
perguntas frequentes
Qual é a diferença entre R e RStudio?
R é a própria linguagem de programação, enquanto RStudio é um IDE (ambiente de desenvolvimento integrado) que fornece uma interface amigável para codificação em R. Você precisa instalar R e RStudio para usar a programação R.
Como atualizo o R e o RStudio?
Para atualizar o R, você pode acessar o site do CRAN e baixar a versão mais recente do R para o seu sistema operacional. Para atualizar o RStudio, você pode acessar o site do RStudio e baixar a versão mais recente do RStudio para o seu sistema operacional. Como alternativa, você pode usar os pacotes updateR ou installr no R para atualizar o R e o RStudio automaticamente.
Como instalo pacotes no R?
Para instalar pacotes no R, você pode usar a função install.packages() no console do R ou no RStudio IDE. Por exemplo, para instalar o pacote ggplot2, você pode digitar install.packages("ggplot2") e pressionar enter. Você também pode usar a guia Pacotes no RStudio IDE para instalar pacotes de uma lista de pacotes disponíveis.
Como obtenho ajuda no R?
Para obter ajuda em R, você pode usar help() ou ? funções no console R ou no RStudio IDE. Por exemplo, para obter ajuda sobre a função mean(), você pode digitar help(mean) ou ?mean e pressionar enter. Você também pode usar a guia Ajuda no RStudio IDE para pesquisar tópicos de ajuda ou navegar na documentação de vários pacotes.
Como aprendo mais sobre o R?
Para saber mais sobre R, você pode seguir alguns dos recursos e tutoriais que mencionamos neste artigo. Você também pode conferir algumas das plataformas online que fornecem suporte e orientação aos usuários do R, como Stack Overflow, R-bloggers, Reddit, Twitter e muito mais. Você também pode participar de alguns dos grupos locais ou online que conectam e educam os usuários do R, como R-Ladies, RStudio Community ou R User Groups. 0517a86e26
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