Curso
Introdução ao R
4 h
3.1M
Especialista em tudo de ciência de dados — incluindo machine learning, análise e visualização —, o R revolucionou a forma como entendemos dados. Usado por profissionais de várias áreas, como cientistas de dados, pesquisadores acadêmicos e até analistas financeiros, o R aparece há anos no índice TIOBE.
A programação em R tem muitos usos, e neste artigo mostramos algumas das coisas que você pode fazer com R depois que dominá-lo.
O que você pode fazer ao dominar R para ciência de dados?
1. Criar visualizações de dados e dashboards incríveis e sob medida
Visualização de dados é essencial para entender informações, e o pacote ggplot2 do R — muitas vezes descrito como a melhor ferramenta de visualização já criada — facilita desenhar praticamente qualquer gráfico que você imaginar. Dominar o ggplot2 é o primeiro passo para aproveitar todo o poder do R.
Para visualizações ainda mais impressionantes, você pode combinar a sintaxe elegante do ggplot2 com a interatividade do plotly, ou usar shiny para criar dashboards interativos.
Como começar
- Curso: Introduction to Data Visualization with ggplot2
- Curso: Interactive Data Visualization with plotly in R
- Curso: Building Web Applications with Shiny in R
- Trilha de aprendizado: Data Visualization with R
2. Explorar, manipular e calcular em conjuntos de dados
Análise exploratória de dados — conhecer o que há no seu conjunto — é o primeiro passo sempre que você recebe novos dados. A suíte "tidyverse" do R, incluindo dplyr e tidyr, permite manipular e fazer cálculos com uma sintaxe fácil de usar, que acelera chegar à resposta de que você precisa.
Como começar
- Curso: Introduction to the Tidyverse
- Curso: Data Manipulation with dplyr
- Curso: Reshaping Data with tidyr
- Trilha de aprendizado: Data Manipulation with R
3. Fazer experimentos com dados usando estatística
A estatística garante que suas análises sejam cientificamente rigorosas. O R tem talvez o conjunto mais amplo de ferramentas estatísticas disponível em qualquer linguagem. De estatísticas descritivas simples, como médias e desvios-padrão, a modelos como regressão linear e regressão logística, até técnicas de experimentação como testes A/B, o R coloca o poder da estatística nas suas mãos.
Como começar
- Curso: Introduction to Statistics in R
- Curso: Introduction to Regression in R
- Curso: Introduction to A/B Testing in R
- Trilha de aprendizado: Statistics Fundamentals with R
4. Prever de tudo com machine learning
Machine learning é a arte de fazer previsões a partir de dados. Assim como em estatística, o R tem uma ampla variedade de ferramentas para você rodar qualquer modelo de machine learning que quiser. Dominar machine learning permite criar modelos preditivos como churn de clientes, sistemas de recomendação de filmes e muito mais.
Como começar
- Curso: Supervised Learning in R: Classification
- Curso: Supervised Learning in R: Regression
- Curso: Unsupervised Learning in R
- Curso: Modeling with tidymodels in R
- Trilha de carreira: Machine Learning Scientist with R
5. Automatizar relatórios com documentos em R Markdown
Para comunicar melhor os resultados da sua análise, você pode estruturar suas saídas em um relatório para outras pessoas lerem. O R Markdown oferece uma sintaxe completa e simples de usar para gerar relatórios em vários formatos — seja um documento escrito, uma apresentação ou até um livro.
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