A linguagem R é um poderoso ambiente de software utilizado por profissionais de diversas áreas, como estatística, ciência de dados, pesquisa acadêmica, finanças e marketing, para citar apenas algumas. A força do R reside em sua capacidade de realizar análises de dados complexas, modelagem estatística, aprendizado de máquina e geração de gráficos avançados, tudo isso de forma integrada e fácil de usar.
O que é a linguagem r?
A linguagem R é uma linguagem de programação e ambiente de software para computação estatística, análise de dados e geração de gráficos. Foi desenvolvida por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland, Nova Zelândia, e teve sua primeira versão lançada em 1995. R é uma implementação do S, uma linguagem e ambiente de programação estatística criada nos Laboratórios Bell. Desde então, R tem sido desenvolvida pela R Development Core Team e é distribuída sob a licença GNU GPL.
R é amplamente utilizado por estatísticos, cientistas de dados e pesquisadores para análise e visualização de dados, modelagem estatística, aprendizado de máquina e bioinformática. A linguagem R possui uma sintaxe flexível e fácil de aprender, o que a torna acessível para usuários com diferentes níveis de experiência em programação.
Uma das principais características do R é sua extensibilidade por meio de pacotes, que são coleções de funções, dados e código compilado que podem ser facilmente instalados e carregados na sessão de trabalho. Existem milhares de pacotes disponíveis no Comprehensive R Archive Network (CRAN), abrangendo diversas áreas do conhecimento e aplicações.
O que é melhor Python ou R?
A escolha entre Python e R depende de seus objetivos, preferências pessoais e necessidades específicas do projeto. Ambas as linguagens têm seus próprios pontos fortes e fracos, e são amplamente utilizadas em análise de dados e ciência de dados. Aqui estão algumas considerações para ajudá-lo a decidir qual é a melhor opção para você:
Python:
- Linguagem de propósito geral: Python é uma linguagem de programação de propósito geral e pode ser usada para uma ampla variedade de aplicações, como desenvolvimento web, automação, desenvolvimento de jogos e muito mais.
- Facilidade de aprendizado: A sintaxe do Python é clara e fácil de ler, tornando-a uma excelente opção para iniciantes.
- Bibliotecas e pacotes: Python possui uma grande quantidade de bibliotecas e pacotes para análise de dados, aprendizado de máquina e visualização, como NumPy, pandas, scikit-learn e Matplotlib.
- Comunidade: a comunidade Python é vasta e ativa, com uma quantidade significativa de recursos, tutoriais e suporte disponíveis.
R:
- Foco em estatísticas e análise de dados: foi projetado especificamente para computação estatística e análise de dados, tornando-o especialmente adequado para tarefas que envolvem estatísticas avançadas.
- Pacotes e funcionalidades: possui uma grande quantidade de pacotes disponíveis no CRAN, que abrangem diversas áreas do conhecimento e aplicações.
- Visualização de dados: R é conhecido por suas capacidades de visualização de dados avançadas e pacotes populares, como ggplot2 e Shiny.
- Linguagem de script: é uma linguagem de script, o que significa que pode ser mais fácil de aprender e usar para quem não possui experiência prévia em programação.
Em resumo, Python é uma opção versátil e de propósito geral, enquanto R é mais focado em estatísticas e análise de dados. A melhor escolha para você dependerá de suas necessidades específicas, experiência e objetivos de aprendizado. Muitos profissionais de análise de dados e ciência de dados acabam aprendendo e usando ambas as linguagens, já que cada uma oferece vantagens únicas em diferentes situações.
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Por que estudar R?
A cada dia que se passa são criados incríveis 2,5 exabytes de dados! O que é equivalente a 90 anos de vídeo HD ou 530 milhões de músicas de dados produzidos (lembrando, isso todos os dias!). Esta enorme onda de dados levou as empresas de todo o mundo a investir grandes dólares em ferramentas e tecnologias para aproveitar o poder de todos esses dados.
À medida que a tecnologia melhora, os dados coletados também estão se tornando mais complexos. As empresas agora têm milhões de gigabytes de dados em tudo, desde as preferências dos usuários até dados sobre consumo de energia. As empresas mais do que nunca precisam de pessoas com as habilidades que podem ajudá-los a extrair o valor desses dados.
Nunca houve um momento melhor para entrar na análise de dados! Dito isto, está claro a importância destas análises de dados, então você pode estar se perguntando: por quê devo aprender r?
R é uma das ferramentas mais populares para análise de dados
Tornando-se cada vez mais a língua franca para limpar, analisar e contar uma história com dados, e há muitos estudos e pesquisas que respaldaram isso:
- O índice TIOBE mensal mede a popularidade de várias linguagens de programação. Isto é, com base no número de resultados dos mecanismos de pesquisa para consultas contendo cada idioma. Nos últimos dois anos, a R flutuou no top 20 da TIOBEe entrou no número 16 no índice TIOBE de maio de 2016.
- Nos últimos dois anos, a revista IEEE, de engenharia e ciências aplicadas, combinou dados de várias fontes, incluindo GitHub e CareerBuilder. Com a finalidade de criar sua própria lista das 10 principais línguas de programação mais populares para esse ano. Em seguida, em 2015, R entrou no número 6, subindo da 9ª posição na lista IEEE de 2014. Em suma, esse aumento de popularidade levou o IEEE a se referir a R como o "grande motor" de 2015.
Sua Excelência
- Todos os anos, o KDNuggests (um site dedicado ao Business Analytics, Big Data, Data Mining e Data Science) pergunta a seus leitores quais as linguagens de programação ou estatísticas que usaram para análise, mineração de dados e / ou ciência dos dados nos últimos 12 meses . R saiu no topo em 2011 , 2012 , 2013 , 2014 e 2015 .
- As editoras de livros de tecnologia Packt pesquisaram mais de 3.800 cientistas de dados em 2015, como parte de seus " Dados grandes e BI: relatório de salários e habilidades". Quando os entrevistados foram questionados sobre as ferramentas que usavam diariamente, R chegou em terceiro lugar, com Python marcando o primeiro lugar. Embora a R não tenha abordado esta parte específica da pesquisa, quando a Packt perguntou a esses usuários do Python quais outras ferramentas com as quais eles trabalhavam no dia-a-dia, R foi a resposta mais popular, sugerindo que muitos cientistas de dados usam o Python e R simultaneamente.
Comanda um salário alto
Se só de utilizar e entender bem uma nova tecnologia é divertido, imagine sua nova habilidade se traduz em um salário grande, melhor ainda, não!? Então, que tipo de salários você pode esperar, se você investir algum tempo em aprender R?
O Inquérito Salarial de Tecnologia Dice 2013-2014 de mais de 17.000 profissionais de tecnologia denominados R como a habilidade de melhor remuneração, com uma expectativa salarial média de US $ 115.531. No momento em que a Enquete de Salário de Tecnologia de Dados de 2016 rolou, esse número subiu para US $ 126.249. Enquanto isso, uma consulta recente de listagens de emprego com a habilidade R por especilistas em análise de mercado de trabalho Burning Glass Technologies sugere que os programadores R podem esperar ganhar mais de US $ 75.000.
Dessa forma, se você hospeda sonhos de trabalhar para uma indústria gigante, então R pode ajudar a tornar este sonho realidade. Visto que a lista de empresas que atualmente estão usando o R inclui muitos nomes familiares, como Google, Facebook, Mozilla, Microsoft e Twitter.
Tem uma comunidade grande
Quando você está discutindo se deve aprender uma nova tecnologia, sempre vale a pena examinar as pessoas que estão usando essa tecnologia. De um modo geral, quanto maior e mais ativa a comunidade, mais apoio você provavelmente irá obter através de coisas como: Listas de endereços; Documentação contribuída pelos usuários; Tutoriais on-line; E grupos de usuários.
Decerto, esses recursos são cruciais quando você está enfrentando uma nova tecnologia. Além do mais, eles também são importantes quando você está pronto para aprender mais recursos avançados.
Com uma rede global de mais de 2 milhões de usuários, R possui uma comunidade grande com muitos recursos on-line que podem ajudá-lo a dominar R. E se você não consegue encontrar a informação que precisa através dos recursos existentes, você pode chegar ao R comunidade diretamente. Por exemplo, postando seu problema no Stackoverflow ou em um fórum R dedicado ou grupo de usuários. Com milhões de usuários R lá fora, seu grito por ajuda tem boas chances de ser respondido!
É de código aberto
R é gratuito para download e livre para uso, e como um projeto de código aberto, qualquer pessoa pode acessar e modificar o código-fonte do R. Inúmeros especialistas em R e entusiastas já contribuíram para o projeto R. E essa abordagem abriu "muitos olhos" para o desenvolvimento da ideia, assim criou uma linguagem de programação de alta qualidade, madura e profissional.
Muitas pessoas também criaram suas próprias extensões R e as publicaram on-line como pacotes adicionais. Por isso, mesmo que o idioma base R não atenda às suas necessidades exatas, é provável que haja um pacote R lá fora. Ao mesmo tempo, o melhor lugar para encontrar pacotes adicionais é o repositório CRAN (" Roteamento abrangente de rede R)", que contém mais de 8.300 pacotes que cobrem tudo, desde a identificação de tartarugas ( IDTurtle ) até a determinação da radiação solar ( solaR ).
É plataforma independente
Com R, você realiza análise de dados escrevendo funções e scripts. Isso pode parecer assustador, especialmente se você não tem experiência de programação anterior. Mas, uma vez que você dominou R, você pode realizar análises de dados com poucas linhas de código.
Ou seja, como linguagem de programação, a R também promove a experimentação muito mais do que o software de apontar e clicar. Ou seja, o que pode levar você a descobertas que de outra forma você não teria feito.
Ademais, se você estiver trabalhando em um projeto como parte de uma equipe, a abordagem baseada em código de R torna muito mais fácil colaborar. Pois é rápido e fácil compartilhar seu código com outras pessoas. R também é independente da plataforma, de modo que as pessoas com quem compartilha o código nem precisam estar executando o mesmo sistema operacional que você.
Pode gerar saídas gráficas detalhadas e variadas
Os dados são mais fáceis de entender quando representados visualmente. Em vez de se apresentarem como números brutos, particularmente quando você está lidando com grandes conjuntos de dados ou está comunicando suas descobertas para outras pessoas.
O R possui potentes recursos gráficos que permitem gerar gráficos de alta qualidade. Como por exemplo: Gráficos de barras; histogramas; Diagramas de dispersão; Árvores; Gráficos dinâmicos; Símbolos matemáticos; E até mesmo novos gráficos de sua própria concepção, muitas vezes com poucas linhas de código.
Afinal, se você está trabalhando com dados particularmente complexos, então há muitos pacotes adicionais que ampliam as habilidades gráficas já impressionantes de R. Visto que, alguns pacotes de visualização de R populares que você deseja verificar incluem googleVis , ggplot2 e rCharts.
