R Tutorial para iniciantes: torne-se um especialista em programação R
Publicados: 2020-03-20O mundo hoje depende muito de dados para tudo, especialmente para tomar decisões sobre atividades futuras. O processo de estudar e analisar dados por meio de métodos científicos para extrair insights deles é chamado de Data Science. Data Science é uma habilidade muito procurada, útil para universidades, indivíduos e empresas em todo o mundo. Uma das maneiras de começar a análise de dados e ciência de dados é aprendendo R. Aprender R para iniciantes é mais recompensador do que desafiador. Os elementos essenciais de R são muito simples.
Índice
Por que R é tão popular?
Você pode encontrar software diferente que oferece os mesmos recursos do R, mas o R se destaca. Você pode perguntar por quê? R também é chamado de linguagem para computação estatística e é extremamente popular por vários motivos.
- Barato: R é fácil de baixar e totalmente gratuito. Ele pode ser instalado online, a qualquer hora e em qualquer lugar.
- Recursos de visualização: A visualização de dados no R é mais impressionante do que em qualquer outro lugar. Existem bibliotecas R embutidas que constroem exibições e apresentam os dados graficamente, tornando-os mais fáceis de entender.
- Pacotes fáceis de fazer: Você pode facilmente criar um pacote no R. Os pacotes são complementos do software, que permitem que você faça mais do que o básico.
- Comunidade Dinâmica: Existem milhões de pessoas em todo o mundo que usam R. Eles têm comunidades online na forma de blogs e fóruns, que facilitam a interação.
Por que devo aprender R?
Em meio a várias outras ferramentas de análise de dados, você pode perguntar: “por que devo aprender R?” Você deve aprender R por causa de quão gratificante é. Além disso, é usado para muitas atividades por grandes empresas em todo o mundo e universidades também. Ele é usado para diferentes propósitos, como otimizar o portfólio financeiro, análise financeira e análise de ensaios de resultados. Ele ganhou popularidade e é reconhecido mundialmente por análise de dados e ciência de dados.
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Como instalo o R?
R é elementar para baixar e usar online. Você deve instalar o R antes de baixar o RStudio. RStudio é um ambiente desenvolvido para R.
Vou enfrentar desafios ao usar o R?
Aprender R para iniciantes pode ser complicado, especialmente se você não tem experiência em programação. Existe uma crença comum de que R para iniciantes é um desafio para dominar. Uma razão para isso pode ser o fato de que R é diferente de outras ferramentas de ciência de dados. Outra razão pode ser que existem vários comandos a serem feitos para uma única saída. No entanto, R é globalmente usado e reconhecido. Pode ser mais recompensador do que desafiador quando os usuários pegam o jeito da ferramenta de ciência de dados.
Quais são os diferentes tipos de dados em R?
Para escrever programas com eficiência em R, você precisa conhecer os diferentes tipos de dados. Você encontrará esses termos com frequência ao usar o R e interagir com a comunidade que usa o R. Os diferentes tipos de dados no R são:
Caractere : Um caractere é qualquer letra dentro de “ ” ou ' ', como “a” ou “total”.
Numérico: Um valor decimal em R é chamado de numérico. Um numérico não pode ser um número inteiro.
Integer: Um inteiro é qualquer número inteiro em R. Um inteiro é um inteiro, mas o oposto nem sempre é verdadeiro. “L” é geralmente adicionado após um número para indicar que é um número inteiro.

Lógico: Isso implica um valor booleano, ou seja, apenas True ou False. Estes são frequentemente indicados com um T ou F.
Complexo: Isso implica um número complexo, que não pode ser representado apenas com números inteiros ou numéricos. Por exemplo, 2+5i é um tipo de dados complexo.
Outras funções de quadro de dados são mais complexas e podem ser criadas.
Quais são os diferentes recursos de programação?
Se você é iniciante, as primeiras coisas que você precisa saber sobre o R são os diferentes recursos de programação.
R Console: É uma parte da janela onde você pode digitar os comandos. Você também pode ver os resultados aqui. Por exemplo, se você digitar 1+2 aqui, poderá visualizar o resultado. Você pode usar o console para experimentação e ver a saída.
Variável: As variáveis são usadas para salvar números e valores em R. Aqui você pode salvar dados para uso futuro. Por exemplo, se você deseja armazenar as dimensões de um retângulo, pode inserir largura = 4 e altura = 3. Isso será armazenado em R para uso futuro. Além disso, esses valores podem ser alterados posteriormente.
Workspace: Esta é a área em seu R que armazena suas variáveis. Portanto, se você inserir largura e altura aqui agora, os valores serão exibidos. É o seu ambiente de trabalho na ferramenta de ciência de dados.
Script R: Este é um arquivo de texto com os comandos que você colocou. Você sempre pode alterar os valores de suas variáveis.
Vetor: Esta é a estrutura de dados mais simples que você pode ter no R. É meramente uma sequência de elementos de dados do tipo primário. É uma matriz 1-D de elementos de dados.
Matriz: Esta é apenas uma extensão de vetores. É uma matriz 2-D de elementos de dados. Então aqui, você pode ter seus dados na forma de linhas e colunas.
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Empacotando
Em poucas palavras, aprender R para iniciantes pode ser muito interessante. Você pode usá-lo para análise de dados e aproveitar a crescente dependência de dados e a disponibilidade de conjuntos de dados. Outras ferramentas de análise de dados têm suas limitações, assim como o R. Esse software de computação estatística está sendo amplamente utilizado em todo o mundo.
Como aprender R com uma abordagem passo a passo?
R é uma linguagem de programação muito popular no campo da ciência de dados. Se você é iniciante neste campo, as pessoas costumam sugerir que você comece com a linguagem de programação R. É relativamente fácil, mas se você não aprender com uma abordagem passo a passo, poderá ficar frustrado.
Depois de seguir a abordagem certa, você permanecerá no caminho certo e também aprenderá R efetivamente. Descubra o seu propósito de aprender R para acompanhar a motivação. Comece a aprender a sintaxe básica por meio de tutoriais e cursos online. Trabalhar em projetos estruturados. Construa alguns projetos de sua preferência para ganhar experiência prática. Aumente o nível de dificuldade e melhore suas habilidades.
Vale a pena aprender a linguagem de programação R?
A linguagem de programação R é muito útil quando se trata de ciência de dados e análise estatística. Existe uma enorme comunidade de entusiastas que suportam as linguagens de programação Python e R. Se você tiver um conhecimento decente de estatística, achará muito fácil se dar bem com o aprendizado do R.
Você pode confiar na linguagem de programação R, independentemente do tipo de trabalho de análise que precisa realizar. Existem várias ferramentas também fornecidas para tornar seu trabalho mais simples. Além disso, o R também é considerado o ajuste perfeito para soluções de big data. Existem muitas organizações procurando profissionais bem versados em R. Definitivamente vale a pena aprender R.
É possível usar R para big data?
Existem muitos comandos estatísticos integrados no R, o que o torna a linguagem de programação mais usada para análise de dados. R é um software de código aberto, o que o torna uma escolha favorável para analistas de dados e estatísticos.
Existem vários novos pacotes sendo desenvolvidos pela comunidade R, juntamente com atualizações constantes sendo feitas nos pacotes antigos para suporte e manipulação de big data.