Como aprender R do zero em 2026: Um guia especializado

O que é R?

R é uma linguagem de programação interpretada de alto nível criada por Ross Ihaka e Robert Gentleman. Foi lançado pela primeira vez em 1993 como sucessor da linguagem de programação S. Ele foi feito com foco em computação estatística e gráficos, o que o torna uma escolha popular para análise de dados, modelagem estatística e visualização. O R é muito usado em ambientes acadêmicos e de pesquisa, mas suas aplicações vão além desses campos.

O R dá suporte a vários paradigmas de programação, incluindo programação procedural, orientada a objetos e funcional. Em termos mais simples, isso significa que é flexível e permite que você escreva código de diferentes maneiras, seja dando ao computador uma lista de tarefas, criando modelos digitais de coisas ou conceitos, ou tratando seu código como um problema matemático.

Por que o R é tão popular?

Ao longo dos anos, o R ganhou muitos fãs nas comunidades de ciência de dados e pesquisa por causa das suas bibliotecas enormes, simplicidade, versatilidade e recursos poderosos de visualização de dados. Essas razões também fazem com que seja uma linguagem super popular na ciência de dados, já que permite que os cientistas de dados se concentrem mais na interpretação dos dados do que nas complexidades da linguagem.

Vamos dar uma olhada em algumas das funcionalidades do R que o tornam uma linguagem de programação tão versátil e amplamente utilizada:

• Legibilidade: O R é conhecido por sua sintaxe clara e fácil de ler.

• Fácil de aprender: A legibilidade e a documentação abrangente do R tornam relativamente fácil para os iniciantes aprenderem a usá-lo.

• Versatilidade: O R não se limita a um tipo de tarefa. Se você curte modelagem estatística, visualização de dados, bioinformática ou machine learning, o R tem as ferramentas pra te ajudar a chegar lá.

• Suporte completo à biblioteca: O R vem com uma grande biblioteca padrão que inclui código pré-escrito para várias tarefas, economizando seu tempo e esforço. Além disso, a comunidade R desenvolveu milhares de pacotes de terceiros, que ampliam ainda mais a funcionalidade do R.

• Independência de plataforma: Uma das grandes vantagens da linguagem é que você pode escrever seu código uma vez e executá-lo em qualquer sistema operacional, o que é ótimo para o trabalho em equipe e a reprodutibilidade. 

• Idioma interpretado: R é uma linguagem interpretada, o que significa que o código é executado linha por linha. Isso pode facilitar a depuração, porque você pode testar pequenos trechos de código sem precisar compilar o programa inteiro.

• Código aberto e gratuito: O código-fonte do R é de acesso livre e pode ser distribuído e modificado. Isso fez com que um monte de desenvolvedores se juntassem pra ajudar no desenvolvimento e criassem um ecossistema enorme de pacotes R.

• Tipagem dinâmica: R é tipado dinamicamente, o que significa que você não precisa declarar o tipo de dados de uma variável ao criá-la. O interpretador R adivinha o tipo, o que deixa o código mais flexível e fácil de usar.

Pessoalmente, eu também gosto que o R seja construído sobre as bibliotecas de álgebra linear do Fortran, então você pode fazer coisas como regressão linear simples sem precisar instalar nenhum pacote.

Por que você deve aprender R

Tem muita procura por habilidades em R.

Empresas de todos os tamanhos e setores estão cada vez mais percebendo o valor da análise de dados e da modelagem estatística para tomar decisões informadas e ganhar vantagens. Como o R é uma linguagem líder para esse fim, ele está aparecendo em cada vez mais lugares.

As organizações usam o R para extrair insights de grandes conjuntos de dados, construir modelos preditivos e criar visualizações que orientam decisões estratégicas. Tem um aumento nas oportunidades de trabalho para quem sabe usar R, principalmente em áreas como finanças, saúde e marketing. As universidades e instituições de pesquisa também usam muito o R para ensinar e fazer pesquisas avançadas, aumentando a procura por professores e pesquisadores com habilidades em R.

Basicamente, tem um ciclo de feedback rolando, onde a versatilidade e flexibilidade do R ajudam a aumentar a procura por ele. Os desenvolvedores escrevem códigos e criam pacotes, e o vasto ecossistema de novos pacotes R amplia ainda mais sua funcionalidade. O R agora cobre praticamente todas as aplicações, desde machine learning e mineração de dados até análise espacial e previsão de séries temporais.

O R tem várias aplicações

Aqui estão algumas áreas importantes em que o R é muito usado. É claro que essa lista não está completa.

• Pesquisa científica: O R é super usado em estudos científicos pra análise de dados e modelagem estatística. Os pesquisadores usam o R para analisar dados experimentais, fazer simulações e publicar pesquisas que podem ser reproduzidas.
• Saúde e Bioinformática: Na área da saúde, o R é usado para analisar dados de ensaios clínicos, registros de pacientes e dados genômicos. Os bioinformáticos usam o R para análise de sequências, estudos de expressão gênica e biologia computacional.
• Finanças e Economia: Analistas financeiros e econometristas usam o R para fazer análises quantitativas, gerenciar riscos e prever o que vai rolar na economia. 
• Marketing e análise de clientes: O R ajuda os analistas de marketing a entender o comportamento dos clientes, segmentar mercados e otimizar campanhas de marketing. 
• Ciência Ambiental: Os cientistas ambientais usam o R para analisar dados ecológicos, modelar as mudanças climáticas e estudar a biodiversidade.
• Ciências Sociais: Nas ciências sociais, o R é usado para análise de pesquisas, psicometria e análise de redes sociais. 
• Engenharia: Os engenheiros usam o R para controle de qualidade, otimização de processos e manutenção preditiva. 

Muitos empregos populares exigem R

Agora, vamos ligar as aplicações do R a empregos de forma mais específica:

Conseguir um emprego na lista acima parece muito atraente. Com dedicação, aprendizado constante e uma abordagem proativa, você pode conseguir o emprego dos seus sonhos que usa R. Aqui estão algumas dicas que espero que ajudem:

Continue aprendendo sobre a área

Fique por dentro das últimas novidades sobre R e, de um jeito mais geral, sobre ciência de dados e IA. Um ótimo recurso é o podcast DataFrame, do próprio DataCamp, que tem episódios incríveis como “Election Forecasting and Polling” (Previsão eleitoral e pesquisas), com o professor Andrew Gelman, da Columbia, um usuário ávido e conhecido do R, ou este outro episódio sobre ciência de dados, epidemiologia e saúde pública, que é outra ótima opção para usuários do R, pois o R é a linguagem de programação líder em epidemiologia e saúde pública. Outro episódio recente interessante que recomendo: Aumentando a representatividade diversificada na ciência de dados com Nikisha Alcindor, presidente e fundadora do Instituto Educacional STEM (SEI).

Pegue uma certificação pra mostrar suas habilidades

Uma maneira eficaz de mostrar sua experiência em R é conseguir uma certificação do DataCamp, que é super reconhecida no setor. Essas certificações não só mostram suas habilidades, mas também seu compromisso com o aprendizado contínuo e o desenvolvimento profissional. Dá uma olhada nas nossas Certificações de Analista de Dados e Cientista de Dados. 

Crie um portfólio

Criar um portfólio robusto que mostre suas habilidades e projetos concluídos é uma maneira de se destacar dos outros candidatos. É importante destacar que mostrar projetos em que você aplicou o R para resolver desafios do mundo real pode causar uma boa impressão nos gerentes de contratação. Seu portfólio deve ser uma vitrine diversificada de projetos que mostrem sua experiência em R e suas várias aplicações. Para isso, você deve usar o DataLab, que é um IDE online que permite escrever código, analisar dados de forma colaborativa e compartilhar suas ideias. 

Crie um currículo que chame a atenção

Ter um bom currículo sempre ajuda. Por sorte, temos um ótimo recurso pra ajudar: Como criar um currículo de analista de dados (com modelos e exemplos). Dá uma lida, porque tem várias sutilezas envolvidas. O que me vem à cabeça é que, hoje em dia, seu currículo precisa impressionar não só os recrutadores humanos, mas também os Sistemas de Rastreamento de Candidatos (ATS), que são softwares automatizados usados por muitas empresas para filtrar currículos e eliminar aqueles que não atendem a critérios específicos. 

Não desanime

Lembre-se de que construir uma carreira em uma área que usa R exige persistência, aprendizado contínuo e paciência. Mas, seguindo esses passos, você estará no caminho certo para o sucesso.

Dicas importantes para aprender R

Agora você provavelmente está pronto para começar a aprender R. Primeiro, deixe-me dar algumas dicas que podem ajudar você a começar seu aprendizado.

1. Aproveite o tidyverse

O tidyverse é uma coleção de pacotes R criados para ciência de dados. Inclui ggplot2 para visualização, dplyr para manipulação de dados e tidyr para organização de dados, entre outros. Comece aprendendo os pacotes principais do tidyverse. A sintaxe consistente deles vai facilitar ainda mais o seu aprendizado. Faça nosso curso Introdução ao Tidyverse e você vai entender o que quero dizer. 

2. Domine o R Markdown para relatórios

O R Markdown permite integrar código R, resultados e texto narrativo em um único documento bem feito. Ele suporta vários formatos de saída, como HTML, PDF e Word. Você pode usar o R Markdown para relatórios, apresentações e documentação d . Os chefes adoram o R Markdown, então não esqueça de fazer nosso curso“ ” (Relatórios com R Markdown ).

3. Use o DataLab

O DataLab oferece uma plataforma interativa pra praticar programação em R e habilidades em ciência de dados. Oferece projetos e exercícios guiados para melhorar sua experiência de aprendizagem em um ambiente estruturado. A abordagem prática e o feedback em tempo real vão ajudar a consolidar sua compreensão do R.

4. Aproveite os recursos e comunidades online

A comunidade R é ativa e solidária, e eles ficam felizes em compartilhar recursos para alunos de todos os níveis. Participe de fóruns como Stack Overflow, RStudio Community e r/rstats do Reddit. Siga blogs, canais do YouTube e contas nas redes sociais dedicados à programação em R.

5. Fique por dentro das novidades do ecossistema R

O R está sempre mudando, com novos pacotes e atualizações sendo lançados regularmente. Fique de olho nas últimas novidades do ecossistema R. Siga as notas de lançamento do pacote, participe de webinars e leia blogs relacionados ao R para se manter atualizado sobre novos recursos e melhores práticas.

6. Assista aos vídeos de código R

O DataCamp tem ótimos professores. Aprenda a fazer testes A/B no R com Arne Warnke, veja como o ggplot2 funciona assistindo ao vídeo Visualizando dados de vendas de videogames com o ggplot2 no R com Richie Cotton, Análise exploratória de dados no R para iniciantes com Ishmael Rico e Analisando pontuações de crédito com tidymodels no R com Matt Pickard. 

7. Mantenha uma folha de dicas do R à mão

R para usuários empresariais

Muitos profissionais aprendem R pela primeira vez no trabalho. Isso faz todo o sentido para as empresas, porque melhorar as habilidades da equipe é uma ótima maneira de aumentar a retenção. O DataCamp não só oferece muitos recursos para quem está aprendendo sozinho, como também pode melhorar as habilidades de equipes inteiras de uma vez só. Assim, o DataCamp for Business oferece uma solução completa que cresce junto com a sua organização. 

Aqui estão só alguns dos muitos benefícios: 

1. Programas personalizados: Podemos criar trilhas de aprendizagem personalizadas que atendam às necessidades específicas da empresa.
2. Prática prática: Oferecemos exercícios interativos e projetos reais porque nos preocupamos com a compreensão.
3. Escalabilidade e flexibilidade: Nossas soluções atendem às necessidades de equipes pequenas e grandes, e a gente leva isso em conta ao desenvolver um projeto.
4. Instrutores especializados: Os cursos são criados por especialistas do setor. Nossas tecnologias são as mais recentes e os exercícios são baseados em casos reais de negócios.

Considerações finais

Aprender R é uma jornada gratificante que pode abrir muitas oportunidades de carreira. Espero que você não só tenha uma nova apreciação pela linguagem de programação R, mas também confiança de que está no caminho certo para dominá-la.

Lembre-se, o segredo para aprender R é ser consistente e praticar bastante. Não se apresse ao aprender os conceitos. Reserve um tempo para entender cada um deles e aplique-os em projetos práticos. Inscreva-se no curso DataCamp R que for mais adequado ao seu nível. Junte-se às comunidades R, participe de desafios de programação e nunca pare de aprender.