Como aprender R do zero em 2025: Um guia especializado

O que é R?

O 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 projetado com ênfase em computação estatística e gráficos, o que o torna uma opção popular para análise de dados, modelagem estatística e visualização. O R é amplamente usado em ambientes acadêmicos e de pesquisa, embora suas aplicações vão além desses campos.

O R oferece suporte a vários paradigmas de programação, incluindo programação procedural, orientada a objetos e funcional. Em termos mais simples, isso significa que ele 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 de matemática.

Por que o R é popular?

Ao longo dos anos, o R conquistou um grande número de seguidores nas comunidades de ciência de dados e pesquisa devido às suas extensas bibliotecas, simplicidade, versatilidade e recursos avançados de visualização de dados. Esses motivos também significam que ela é uma linguagem altamente favorecida para a ciência de dados, pois permite que os cientistas de dados se concentrem mais na interpretação dos dados do que nas complexidades da linguagem.

Vamos dar uma olhada em alguns dos recursos do R que o tornam uma linguagem de programação tão versátil e amplamente utilizada:

• Legibilidade: O R é conhecido por sua sintaxe clara e legível.

• Fácil de aprender: A facilidade de leitura e a documentação abrangente do R fazem com que seja relativamente fácil para os iniciantes aprenderem.

• Versatilidade: R não se limita a um tipo de tarefa. Se você está interessado em modelagem estatística, visualização de dados, bioinformática ou aprendizado de máquina, o R tem as ferramentas para ajudá-lo a chegar lá.

• Suporte avançado à biblioteca: O R vem com uma grande biblioteca padrão que inclui código pré-escrito para várias tarefas, economizando tempo e esforço para você. Além disso, a comunidade do R desenvolveu milhares de pacotes de terceiros, que estendem ainda mais a funcionalidade do R. Você pode usar o R para fazer isso.

• Independência da plataforma: Uma das melhores coisas sobre a 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: O 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 pequenas partes do código sem precisar compilar o programa inteiro.

• Código aberto e gratuito: O código-fonte do R está disponível gratuitamente e pode ser distribuído e modificado. Isso fez com que uma grande comunidade de desenvolvedores contribuísse para o seu desenvolvimento e criasse um vasto ecossistema de pacotes R.

• Dinamicamente digitado: O R é tipado dinamicamente, o que significa que você não precisa declarar o tipo de dados de uma variável ao criá-la. O interpretador do R infere o tipo, o que torna o código mais flexível e fácil de trabalhar.

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

Por que você deve aprender R

Há uma demanda por habilidades em R

Empresas de todos os portes e em todos os setores reconhecem cada vez mais o valor da análise de dados e da modelagem estatística para tomar decisões informadas e obter vantagens. Como o R é uma linguagem de ponta para essa finalidade, ele está aparecendo em cada vez mais lugares.

As organizações usam o R para extrair insights de grandes conjuntos de dados, desenvolver modelos preditivos e criar visualizações que orientam as decisões estratégicas. Há um aumento nas oportunidades de trabalho para profissionais com proficiência em R, principalmente em setores como finanças, saúde e marketing. Universidades e instituições de pesquisa também usam o R extensivamente para ensinar e conduzir pesquisas avançadas, alimentando a demanda por educadores e pesquisadores com habilidades em R.

Basicamente, há um ciclo de feedback em que a versatilidade e a flexibilidade do R contribuem para sua demanda. Os desenvolvedores escrevem códigos e criam pacotes, e o vasto ecossistema de novos pacotes do R amplia ainda mais sua funcionalidade. Atualmente, o R abrange praticamente todos os aplicativos, desde aprendizado de máquina e mineração de dados até análise espacial e previsão de séries temporais.

O R tem uma variedade de aplicações

Aqui estão algumas áreas importantes em que o R é amplamente usado. Obviamente, essa não é uma lista exaustiva.

• Pesquisa científica: O R é amplamente usado em estudos científicos para análise de dados e modelagem estatística. Os pesquisadores usam o R para analisar dados experimentais, realizar simulações e publicar pesquisas reproduzíveis.
• Cuidados com a saúde e bioinformática: Na área da saúde, o R é usado para analisar dados de ensaios clínicos, registros de pacientes e dados genômicos. Os bioinformatas usam o R para análise de sequências, estudos de expressão gênica e biologia computacional.
• Finanças e economia: Os analistas financeiros e econometristas usam o R para análise quantitativa, gerenciamento de riscos e previsões econômicas. 
• Marketing e análise de clientes: O R ajuda os analistas de marketing a entender o comportamento do cliente, segmentar mercados e otimizar campanhas de marketing. 
• Ciência ambiental: Os cientistas ambientais usam o R para analisar dados ecológicos, modelar 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 trabalhos populares exigem R

Agora, vamos vincular os aplicativos do R a empregos mais especificamente:

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

Continue aprendendo sobre o campo

Mantenha-se atualizado com os últimos desenvolvimentos em R, especificamente, e em ciência de dados e IA de modo mais geral. Um ótimo recurso é o podcast DataFramed do próprio DataCamp, que tem ótimos episódios, como Election Forecasting and Polling, com a participação do professor Andrew Gelman, da Universidade de Columbia, um conhecido usuário ávido do R, ou este outro episódio sobre Data Science, Epidemiology and Public Health, que é outra ótima opção para usuários do R, pois o R é a principal linguagem de programação escolhida em epidemiologia e saúde pública. Outro episódio recente interessante que recomendo a você: Aumentando a representação diversificada na ciência de dados com Nikisha Alcindor, presidente e fundadora do STEM Educational Institute (SEI).

Obtenha uma certificação para mostrar suas habilidades

Uma maneira eficaz de demonstrar sua experiência em R é obter uma certificação da DataCamp, que é altamente conceituada no setor. Essas certificações não apenas validam suas habilidades, mas também demonstram seu compromisso com o aprendizado contínuo e o desenvolvimento profissional. Confira nossa Certificação de Analista de Dados e Certificação de Cientista de Dados. 

Desenvolver um portfólio

Criar um portfólio sólido que demonstre suas habilidades e projetos concluídos é uma maneira de você se diferenciar dos outros candidatos. É importante ressaltar que a apresentação de projetos em que você aplicou a R para enfrentar desafios do mundo real pode deixar uma impressão duradoura nos gerentes de contratação. Seu portfólio deve ser uma vitrine diversificada de projetos que reflitam sua experiência em R e suas várias aplicações. Para isso, você deve usar o DataLab, que é um IDE on-line que permite que você escreva códigos, analise dados de forma colaborativa e compartilhe seus insights .

Desenvolver um currículo eficaz

Ter um ótimo currículo sempre ajuda. Felizmente, temos um ótimo recurso para ajudar você: Como criar um currículo de analista de dados (com modelos e exemplos). Dê uma lida, pois há muitas sutilezas envolvidas. O que mais me chama a atenção é a consideração de que, nos dias de hoje, seu currículo precisa impressionar não apenas os recrutadores humanos, mas também os sistemas de rastreamento de candidatos (ATS), que são sistemas de software automatizados usados por muitas empresas para examinar currículos e eliminar aqueles que não atendem a critérios específicos. 

Não fique desanimado

Lembre-se de que forjar uma carreira em um campo que usa R exige persistência, aprendizado contínuo e paciência. Mas se você seguir estas etapas, estará no caminho certo para o sucesso.

Principais dicas para aprender R

A esta altura, você já deve estar pronto para começar a aprender R. Primeiro, vou dar algumas dicas que podem impulsionar seu aprendizado.

1. Abrace o tidyverse

O tidyverse é uma coleção de pacotes R projetados para a ciência de dados. Ele inclui ggplot2 para visualização, dplyr para manipulação de dados e tidyr para organização de dados, entre outros. Comece aprendendo os principais pacotes do tidyverse. Sua sintaxe consistente facilitará ainda mais o seu aprendizado. Faça nosso curso Introdução ao Tidyverse e você verá o que quero dizer. 

2. Dominar o R Markdown para relatórios

O R Markdown permite que você integre o código do R, a saída e o texto narrativo em um único documento sofisticado. Ele oferece suporte a várias saídas, como HTML, PDF e Word. Você pode usar o R Markdown para relatórios, apresentações e documentação. Os chefes adoram o R Markdown, portanto, lembre-se de fazer nosso curso Reporting with R Markdown.

3. Use o DataLab

O DataLab oferece uma plataforma interativa para você praticar habilidades de codificação em R e ciência de dados. Ele oferece projetos e exercícios orientados para aprimorar sua experiência de aprendizado em um ambiente estruturado. A abordagem prática e o feedback em tempo real ajudarão a solidificar sua compreensão do R.

4. Aproveite os recursos e as comunidades on-line

A comunidade do R é ativa e solidária, e eles têm o prazer de 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 de mídia social dedicados à programação R.

5. Mantenha-se atualizado com o ecossistema do R

O R está em constante evolução, com novos pacotes e atualizações sendo lançados regularmente. Fique de olho nos últimos desenvolvimentos no ecossistema R. Siga as notas de versão dos pacotes, participe de webinars e leia blogs relacionados ao R para se manter atualizado com os novos recursos e práticas recomendadas.

6. Assista aos code-alongs do R

O DataCamp tem ótimos professores. Aprenda a fazer testes A/B em R com Arne Warnke, como o ggplot2 funciona assistindo Visualizing Video Game Sales Data with ggplot2 in R com Richie Cotton, Exploratory Data Analysis in R for Absolute Beginners com Ishmael Rico e Analyzing Credit Scores with tidymodels in R com Matt Pickard.

7. Tenha em mãos uma folha de consulta do R

R para usuários corporativos

Muitos profissionais aprendem a R no trabalho. O DataCamp não só oferece muitos recursos para alunos individuais, como também pode aprimorar as habilidades de equipes inteiras de uma só vez, de modo que o DataCamp for Business oferece uma solução abrangente que se adapta ao crescimento da sua organização. 

Aqui estão apenas alguns dos muitos benefícios: 

1. Faixas personalizadas: Podemos criar caminhos de aprendizagem personalizados que atendam às necessidades específicas da empresa.
2. Prática prática: Oferecemos exercícios interativos e projetos do mundo real porque nos preocupamos com a compreensão.
3. Escalabilidade e flexibilidade: Nossas soluções atendem às necessidades de equipes pequenas e grandes, e temos isso em mente ao desenvolver um projeto.
4. Instrutores especializados: Os cursos são elaborados por especialistas do setor. Nossas tecnologias são as mais atuais, 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 apenas tenha um novo apreço pela linguagem de programação R, mas também tenha a certeza de que está no caminho para o domínio.

Lembre-se de que o segredo para aprender R é a consistência e a prática. Você não deve se apressar com os conceitos. Dedique tempo para entender cada uma delas e aplicá-las em projetos práticos. Inscreva-se no curso do DataCamp R que for mais adequado para você. Junte-se às comunidades R, participe de desafios de codificação e nunca pare de aprender.