Introdução: Introdução à linguagem R para ciência de dados: o que é, como usar e o que não fazer
R é uma linguagem de programação livre e de código aberto, criada por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, Nova Zelândia. R é uma linguagem poderosa para ciência de dados, com uma ampla gama de aplicações.
Fundamentos da linguagem R
R é uma linguagem de programação imperativa, o que significa que as instruções são executadas na ordem em que são escritas. R é também uma linguagem funcional, o que significa que as expressões são avaliadas em termos de suas funções.
A sintaxe de R é semelhante à sintaxe da linguagem C. No entanto, R também possui uma série de recursos exclusivos, como a capacidade de trabalhar com vetores, matrizes e objetos estruturados.
Aplicações da linguagem R em ciência de dados
R é uma ferramenta poderosa para ciência de dados, com uma ampla gama de aplicações. As aplicações de R em ciência de dados incluem:
- Análise de dados: R pode ser usado para realizar uma ampla gama de tarefas de análise de dados, incluindo análise exploratória de dados (EDA), análise de regressão, análise de cluster e análise discriminante.
- Visualização de dados: R oferece uma ampla gama de recursos para visualização de dados, incluindo gráficos, tabelas e mapas.
- Modelagem de dados: R pode ser usado para criar modelos de dados, como modelos lineares, modelos de árvore de decisão e modelos de aprendizado de máquina.
- Ciência de dados Bayesiana: R é uma linguagem popular para ciência de dados Bayesiana, que é uma abordagem probabilística para a ciência de dados.
O que não fazer em R
Ao aprender R, é importante estar ciente de alguns erros comuns que as pessoas cometem. Aqui estão alguns exemplos:
- Usar a linguagem R como se fosse uma calculadora: R é uma linguagem poderosa para ciência de dados, mas não é uma calculadora. Se você precisar apenas realizar cálculos simples, é melhor usar uma calculadora ou uma planilha.
- Não documentar seu código: É importante documentar seu código para que você possa entendê-lo e mantê-lo no futuro. Use comentários para explicar o que o seu código está fazendo e para fornecer contexto.
- Não usar funções predefinidas: R possui uma ampla biblioteca de funções predefinidas que podem ajudá-lo a realizar tarefas comuns. Não reinvente a roda e use as funções predefinidas sempre que possível.
- Não testar seu código: É importante testar seu código para garantir que ele funcione corretamente. Use um ambiente de teste para executar seu código em dados de teste e identificar quaisquer erros.
Códigos com exemplos práticos
Aqui estão alguns exemplos de códigos R que você pode usar para começar:
# Criar um vetor
vetor <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# Gerar um gráfico
plot(vetor)
# Criar um modelo de regressão
modelo <- lm(y ~ x, data = dados)
# Visualizar o modelo
plot(modelo)Como aprender R
Existem muitas maneiras de aprender R. Aqui estão algumas opções:
- Livros: Existem muitos livros disponíveis sobre R. Alguns livros populares incluem “R para Data Science” de Hadley Wickham e Garrett Grolemund e “An Introduction to Statistical Learning with R” de Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie e Robert Tibshirani.
- Cursos online: Existem muitos cursos online disponíveis sobre R. Alguns cursos populares incluem “R Programming for Data Science” da Coursera e “Introduction to Statistical Learning with R” da Johns Hopkins University.
- Documentação: R possui uma documentação extensa e abrangente. A documentação pode ser encontrada no site do R Project.
Conclusão
R é uma ferramenta poderosa para ciência de dados, com uma ampla gama de aplicações. Ao aprender R, você estará equipando-se com uma habilidade valiosa que pode ser usada para resolver problemas em uma variedade de campos.
