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LIVRO GRATUITO: ESTATÍSTICA PARA CIÊNCIA DE DADOS COM LINGUAGEM R

A linguagem R é uma ferramenta poderosa para análise de dados e aprendizagem de máquinas.

Se você está procurando fazer uma carreira na ciência dos dados ou inteligência artificial, aprender R é uma obrigação.

Neste artigo, vou mostrar tudo o que você precisa saber sobre a linguagem R: da instalação ao uso básico até conceitos mais avançados.

Também vou incluir alguns exemplos do mundo real para ajudá-lo a começar.

A linguarem R é uma das ferramentas mais importantes para o analista de dados e cientista de dados.

Os recursos, bibliotecas e facilidades, especialmente em relação às funções estatísticas e de inteligência artificial que a linguagem traz, fazem do R uma linguagem de programação extremamente poderosa.

Além é claro dos pacotes desenvolvidos pela comunidade, que facilitam e aceleram o desenvolvimento de aplicações e soluções baseadas em análise de dados.

O que é a linguagem R?

O que é R?

1) A linguagem R pode ser usada para processamento de dados e é muito usada nos estudos da computação.

2) Ela é uma das linguagens mais flexíveis e fáceis de se usar, o que ajuda bastante na hora de criar scripts ou programas.

3) Além disso, a linguagem R é muito para aplicações de inteligência artificial, especialmente quando se trata de aprender a aprender mais sobre um determinado problema.

Quais são os benefícios da linguagem R?

A linguagem R está cada vez mais na moda, especialmente entre profissionais que desejam se especializar em algumas áreas do conhecimento.

Você pode estar se perguntando por que a linguagem R é tão popular, ou seja, se é mesmo uma boa opção para aprender.

Como você pode ver, a linguagem R oferece muitos benefícios para quem a quer aprender, independentemente do seu objetivo.

Quais profissionais podem usufruir ao aprender a linguagem R?

A linguagem R é uma das melhores opções para quem busca aprender a programar e usufruir dos seus benefícios no trabalho.

Ela é usada principalmente por profissionais da área de TI, mas também pode ser usada por outros profissionais que necessitem desenvolver habilidades de programação.

Alguns dos profissionais que estão mais utilizando a linguagem R nos últimos anos são os economistas, advogados, jornalistas, engenheiros, designers de websites, e outros profissionais que precisam usar ferramentas de programação para seus trabalhos.

Por que a linguagem R se tornou tão popular?

As razões para a linguagem R se tornar tão popular nos últimos anos são muitas.

Ela é uma das linguagens mais poderosas para aprender, usar e compartilhar informações, sendo criada há mais de cinquenta anos.

Ela é muito flexível, permitindo que você compartilhe o mesmo código entre diversos programas, o que ajuda a simplificar o seu processo de aprendizagem.

Além disso, a linguagem possui um bom funcionamento em ambientes de automação, tornando-a ideal para quem deseja seguir carreiras que exigem análise de dados.

Por isso, a linguagem R é uma das melhores opções para quem quer se tornar um profissional com habilidades significativas na área de dados.

Como a linguagem R se destaca das outras linguagens?

R é uma das linguagens mais populares nos últimos anos, graças à sua capacidade de proporcionar uma grande flexibilidade para seus usuários.

Ela é um bom caminho para quem deseja aprender a programar, pois oferece muita flexibilidade para seus usos, além de possuir uma grande comunidade de usuários.

Além disso, a linguagem R é rica em funções, permitindo que os profissionais aprendam a usar estatísticas, redes de computadores, modelos de decomposição, entre outros.

Por que é uma boa opção para profissionais de diversas áreas?

R é uma das melhores linguagens para aprender a programar e usar no trabalho.

Ela é muito usada por profissionais de diversas áreas, tanto na área de TI quanto em outras áreas.

Por isso, é uma boa opção para quem deseja se tornar um profissional qualificado e conhecedor de muitos assuntos.

Além disso, ela é muito fácil de usar, o que torna ideal para quem quer aprender a programar rapidamente.

Como a linguagem R pode me ajudar no meu trabalho?

A linguagem R é uma das linguagens mais usadas no mundo todo, pois oferece uma grande flexibilidade para programar.

Ela é poderosa para trabalhar em processos de inteligência artificial, analisar dados, criar sistemas de informação, entre outras aplicações.

Além disso, a linguagem R é fácil de aprender e usar, oferecendo assim um grande benefício para os profissionais que estão buscando usá-la no seu dia a dia.

O que é possível fazer com a linguagem R?

A linguagem R pode ser usada para diversos fins no mundo do trabalho.

Alguns exemplos são: produzir gráficos, criar interfaces, criar aplicativos, entre outros.

Para quem não sabe, a linguagem R é uma espécie de linguagem de programação que foi criada por Rob Fenton e Randal Schwartz.

Ela foi amplamente usada nos anos 1990 para programar softwares, mas nos últimos anos ela se tornou bastante popular para uso no mundo real.

Como a linguagem R pode aumentar a produtividade?

A linguagem R pode aumentar a produtividade de várias formas.

Pode facilitar o acesso a ferramentas de analise de dados, tornando o processo de tomada de decisões mais rápido.

Ela também é usada para desenvolver aplicações, facilitando acesso a dados e reduzindo os custos de manutenção.

Além disso, a linguagem R é uma excelente opção para aprender a programar.

Ela é fácil de usar, e possui ferramentas para facilitar a aprendizagem.

Quais são os próximos passos para aprender a linguagem R?

As pessoas que estão interessadas em aprender a linguagem R precisam estar preparadas para um processo que pode levar alguns meses, ou até anos, dependendo do nível de aprendizagem.

Primeiro, é necessário identificar o que você pretende fazer com a linguagem R.

Se você quer usá-la para análise de dados, por exemplo, é importante ter uma boa base na linguagem.

Então, é recomendável começar por estudar a linguagem basicamente para entender como ela funciona e onde estão os seus pontos fortes e fracos.

Por fim, é importante estar sempre atualizado com os avanços da linguagem R.

O que é necessário para começar a programar em R?

Para começar a aprender R, você precisará ter um computador com uma instalação do R e um conhecimento básico da língua inglesa.

Se você é novo em codificação ou programação em geral, recomendo começar com um curso que ensine os fundamentos da programação em R.

Existem muitos cursos disponíveis online e em lojas físicas.

Depois de ter um entendimento básico de programação, você pode começar a aprender R.

R é uma linguagem poderosa usada por muitos profissionais nas áreas de engenharia, finanças, jornalismo e muitos outros campos.

Quais são os principais motivos para aprender a linguagem R?

As principais razões para aprender a linguagem R são:

– Ela é uma das linguagens de programação mais populares;

– Ela possui um vasto conjunto de recursos que podem ser usados para desenvolver aplicações;

– Ela é flexível e possui um bom suporte tanto para o usuário quanto para aplicações;

– É uma linguagem de programação moderna.

Ciência de Dados / Data Science

A ciência dos dados está se tornando mais proeminente à medida que uma série de aplicações estão sendo desenvolvidas.

Os cientistas de dados compreendem estatísticas e métodos computacionais para manipulação de dados a fim de ajudar na coleta, processamento e análise de dados.

R é uma linguagem de programação que ajuda na escrita de métodos de análise estatística, sendo perfeitamente adequada para desenvolver este tipo de aplicação.

Aprendizado de Máquinas / Machine Learning

Para realizar análises preditivas, pode ser utilizada a linguagem R e seus pacotes especializados, que contemplam diversos algoritmos, de regressão a clustering, dentre outros.

A linguagem R possui pacotes que ajudam a coletar, tratar e analisar dados.

A linguagem R possui suporte a diversos algoritmos, e auxilia no processo de encontrar o modelo certo para seu problema.

A linguagem R possui ferramentas de visualização de dados que ajudam na análise exploratória e na interpretação dos resultados do modelo.

Estatística Computacional

R é uma linguagem que é utilizada por estatísticos e pesquisadores.

A linguagem foi criada por estatísticos e para estatísticos, de modo que podemos ver como ela tem sido amplamente utilizada como uma ferramenta essencial entre a comunidade de pesquisa.

Claro que isso mudou um pouco ao longo do tempo e muitos recursos e pacotes foram adicionados, deixando a linguagem “mais leve”, especialmente para iniciantes.

Neste sentido, R não precisa de muito conhecimento de programação para usar, já que a maioria de seus comandos pode ser feita através de uma sintaxe simples.

Dada sua simplicidade, isto também pode permitir que programadores novatos realizem suas análises estatísticas por conta própria, sem ter grande experiência em programação.

Por que aprender a Linguagem R? Quais os principais benefícios?

Com R você pode usar tecnologia de ponta e contribuir para seu desenvolvimento porque é uma linguagem de código aberto.

Isto lhe dará acesso a informações e recursos mais difíceis de obter com outro software, principalmente proprietário.

R é simples de integrar com outras linguagens de programação, como Java, Python e C.

Você também pode usar Latex e Markdown.

Além disso, você pode importar e exportar dados do Microsoft Excel.

Finalmente, com R você pode aumentar suas chances de encontrar um emprego em Data Science.

R dá aquela “turbinada” no seu currículo 🙂

“Com o R, é possível criar e manter disponíveis, na área de trabalho, vários tipos de objetos. Isso permite grande flexibilidade e rapidez, mas tem um preço: todos os objetos ficam carregados na memória e algumas operações realizam a criação automática de vários objetos, tornando mais complexa a tarefa de se trabalhar com bancos de dados muito grandes” (AQUINO, 2014, pág.3).

A plataforma R inclui, dentre outros componentes e ferramentas, a linguagem de programação, ferramentas de desenvolvimento (vamos abordar aqui o RStudio) e a comunidade de desenvolvedores e usuários, que contribuem com os pacotes que abordaremos ao longo dos capítulos.

A linguagem R permite manusear e armazenar diversos tipos de dados, sejam numéricos ou texto, com suporte a estruturas de controle e sub-rotinas. Também fornece uma vasta biblioteca de funções que englobam desde álgebra de matrizes, expressões regulares, funções estatísticas, exibição de gráficos e muito mais.

Além disso, a plataforma R conta com pacotes, que são extensões da linguagem criadas pela comunidade de desenvolvedores e usuários, que permitem ampliar as possibilidades de desenvolvimento de aplicações, eliminando praticamente qualquer limitação que possa se deparar ao longo do desenvolvimento de software.

Além de numerosos, os pacotes são simples de instalar e usar, e isto pode ser feito diretamente no código da aplicação, como no exemplo a seguir.

install.packages(“RCurl”)

install.packages(“XML”)

library(RCurl)

library(XML)

url = URLencode(paste0(“https://www.google.com/search?q=”,”blog tecnologia”))

txt <- htmlToText(url)

txt

Como você pode observar, as duas primeiras linhas fazem a instalação dos pacotes “RCurl” e “XML”, enquanto as duas linhas seguintes indicam que estes pacotes e seus recursos devem ser carregados pois serão usados. A partir daí, as funções URLencode() e htmlToText() podem ser chamadas ao longo do programa. Não se preocupe em entender todo o código ainda. Vamos explicar cada detalhe através de exemplos mais tarde.

Linha de Comando

“O R pode ser iniciado num terminal: basta digitar a letra R e pressionar enter. O R é um programa de linha de comando, ou seja, após abri-lo, precisamos digitar algum texto no console e pressionar a tecla enter para enviar a linha para o seu interpretador. O símbolo > no início da última linha exibida na tela chama-se prompt e indica que o R está pronto para receber comandos” (AQUINO, 2014, pág.4)

Importante notar que esta facilidade de usar o R através da linha de comando (ou através da console do RStudio, como veremos adiante) é uma característica comum em linguagens interpretadas, em que cada linha de código pode ser analisada e executada interativamente.

RStudio

Figura 2: RStudio (GOUVEIA, 2017)

Embora R possa ser executado através da linha de comando, a utilização de uma ferramenta IDE facilita muito o processo de desenvolvimento de software, qualquer que seja a linguagem de programação. E com R não é diferente.

Caso você considere a linha de comando algo indispensável, o RStudio também fornece acesso a uma console onde você pode executar operações e testar seus resultados livremente, embora para ter uma maior produtividade e controle do processo de desenvolvimento, seja importante utilizar os outros recursos da ferramenta.

Alguns dos recursos oferecidos pelo RStudio incluem:

• acesso à biblioteca de funções da linguagem R, incluindo o recurso autocompletar, que sugere como completar a linha de código;
• interpretador de comandos que permite testar funções e outras operações da linguagem e analisar o resultado;
• visualizador de dados, imagens, gráficos para facilitar a exploração de dados através de visualizações que facilitem o entendimento dos dados a serem analisados;
• gravação dos dados da sessão em arquivo para salvar o trabalho e retomar depois de onde parou;
• identificação e correção de erros e exploração de dados, dentre outros recursos;
• criação de “relatórios” que facilitam o desenvolvimento de projetos de análises de dados que tenham reprodutibilidade, facilitando a repetição e verificação dos resultados obtidos da análise.

RStudio é uma IDE bastante usada por programadores da linguagem R, e uma das principais ferramentas da plataforma R, pois fornece um ambiente integrado de desenvolvimento com recursos muito úteis para facilitar a criação de aplicações, como vimos.

O RStudio está disponível para vários sistemas operacionais (Windows, Linux, Mac) e seu processo de instalação é bastante simples. Convém notar que o RStudio não inclui a linguagem R, ou seja, é necessário instalar também a linguagem R antes que possa começar a criar soluções para análise de dados em R.

Observe que ao digitar ou colar comandos longos no console, ocupando mais de uma linha, o R adiciona o símbolo + à primeira coluna da tela para indicar que a linha é a continuação do comando anterior. Por exemplo, ao digitar no console do R:

c(1, 2, 3, 4, 5, 6,

7, 8, 9, 10, 11)

será exibido na tela:

> c(1, 2, 3, 4, 5, 6,

+

7, 8, 9, 10, 11) (AQUINO, 2014).

Obtendo Ajuda

Há várias maneiras de buscar por ajuda em caso de dúvidas dentro da plataforma R. Há a função help.start(), que permite acessar o manual completo, e várias outras formas de buscar informações sobre um recurso da linguagem R e suas ferramentas. No exemplo abaixo vemos como usar a função args(), que ajuda a entender os parâmetros necessários para utilizar uma função da biblioteca:

args(setwd)

# function (dir)

# NULL

args(log)

# function (x, base = exp(1))

# NULL

args(head)

# function (x, …)

# NULL

Há funções que exigem argumentos, outras que possuem argumentos opcionais. Para saber se um argumento é obrigatório ou opcional, é necessário ler a documentação ou executar a função e verificar se o interpretador indica erro na operação. Abaixo, vemos o que ocorre quando tentamos executar a função setwd() sem argumentos:

setwd()

# Error: argumento “dir” ausente, sem padrão

Há funções que possuem valores pré-definidos para os argumentos, para o caso de não serem informados. Por isso, as três operações abaixo produzem exatamente o mesmo resultado:

log(10, base = exp(1))

# [1] 2.303

log(10, base = 2.718282)

# [1] 2.303

log(10)

# [1] 2.303

Há também a função help(), que permite acessar o documento de ajuda de um recurso da linguagem, trazendo todos os detalhes da documentação sobre o recurso. Também é possível utilizar a notação simplificada “?” para obter o mesmo tipo de ajuda:

help(demo)

?quit

Há situações em que sequer lembramos o nome exato do recurso que desejamos utilizar. Nestas situações, a função apropos() é muito útil, pois permite buscar ajuda utilizando um termo qualquer, de forma que a função vai retornar todos os recursos da linguagem relacionados ao termo em questão que puderam ser localizados:

apropos(“csv”)

# [1] “read.csv”

 “read.csv2”

 “write.csv”

 “write.csv2”

Caso nenhuma das alternativas anteriores seja capaz de encontrar a ajuda que necessita, é possível fazer uma busca na Internet:

RSiteSearch(“social network analysis”)

Outro recurso que facilita muito o entendimento e uso da linguagem é a possibilidade de visualizar exemplos:

example(“ls”)

Ter acesso a exemplos de utilização de funções e outros recursos é muito bom. Melhor ainda é ter acesso a um passo a passo com demonstrações da utilização de uma função! E esta opção está disponível através da função demo(). Infelizmente, nem todos os recursos da linguagem R têm a possibilidade de demonstração, mas os que têm podem ser acessados como no exemplo abaixo:

demo(“graphics”)

Tabela de Conteúdo

• estatistica-para-ciencia-de-dados-com-linguagem-r
  • Apresentação
  • Dedicação
  • Autor
  • resumo
• plataformas-análise-dados-estatísticas
  • Plataformas de análise estatística de dados
• plataforma-linguagem-r
  • A plataforma R
  • Linha de comando
  • RStudio
  • Conseguindo ajuda
  • Explorando o
  • RStudio
  • Operadores
  • Variáveis e tipos de
  • Dados
  • Objetos
  • Vetor
  • Matrizes
  • Matrizes
  • Listas
  • Quadros de dados
  • Funções
  • Estruturas de controle
• estatística para ciência de dados
  • Introdução à Estatística para Análise de Dados
  • Visualizando e descrevendo dados quantitativos
  • Estatística Descritiva x
  • Estatística Inferencial
• medidas-dispersão-tendência-central
  • Visualização e
    Descrição de dados quantitativos
  • Definindo variáveis quantitativas discretas e contínuas
  • Medidas de tendência central – média
  • Medidas de Tendência Central – Mediana
  • Medidas de Tendência Central – Moda
  • Outras medidas de tendência central
  • Medidas de dispersão
  • Medidas de posição relativa – quartis e percentis
  • Gráficos para variáveis quantitativas
• associações-correlação-causalidade
  • Análise bidimensional
    Associação entre
  • variáveis qualitativas
  • Medidas de associação entre variáveis qualitativas
  • Associação entre variáveis quantitativas
  • Medidas de associação entre variáveis quantitativas
  • Associação entre variáveis qualitativas e quantitativas
  • Analisando e interpretando gráficos de dispersão
    Atribuindo funções a variáveis de plotagem de dispersão
  • Noções básicas sobre correlação
  • Condições para análise de correlação
  • Correlação e Causalidade
• probabilidade
  • Probabilidade conjunta
  • Probabilidade
  • Condicional e Independência
  • Tabelas de contingência
  • Árvores de probabilidade
• regra-de-bayes-distribuições-probabilidade
  • Variáveis aleatórias e
  • Distribuições de probabilidade
  • Distribuição uniforme
  • Distribuição normal
  • Teorema do limite central
  • Distribuição Exponencial
  • Distribuição Qui-Quadrado
  • Distribuição t de student
  • Distribuição F
• testes-hipótese-análise-variância-anova
  • Introdução à Inferência Estatística
  • Distribuições e proporções de amostragem
  • Testes de Hipóteses
  • Projeto de Experimentos e Análise de Variância (ANOVA)