Download de programação R: um guia para iniciantes
Se você está interessado em aprender ciência de dados, já deve ter ouvido falar em programação R. R é uma linguagem popular para computação estatística e gráficos que podem ajudá-lo a analisar e visualizar dados. Neste artigo, vamos guiá-lo pelas etapas de download e instalação do R em seu computador, além de dar algumas dicas sobre como começar a programar em R. Também forneceremos alguns recursos e links úteis para aprender mais sobre o R.
O que é R e por que você deve aprendê-lo?
R é um ambiente de software livre e de código aberto que foi criado por estatísticos para estatísticos. Tem sido amplamente utilizado por pesquisadores e profissionais de diversas áreas, como biologia, economia, psicologia e ciências sociais. R pode executar uma variedade de tarefas, como manipulação de dados, análise estatística, aprendizado de máquina, desenvolvimento web e apresentação gráfica.
r programming download
DOWNLOAD: https://tinourl.com/2vS4cf
R é uma linguagem poderosa para computação estatística e gráficos
Um dos principais pontos fortes do R é sua capacidade de lidar com conjuntos de dados grandes e complexos. R pode ler dados de diferentes fontes, como arquivos, bancos de dados, APIs ou páginas da web. Ele também pode executar várias operações nos dados, como filtragem, classificação, agregação, transformação ou resumo. R tem muitas funções e pacotes integrados que podem ajudá-lo a realizar testes estatísticos comuns ou avançados, como regressão, teste de hipótese, agrupamento ou classificação. Além disso, o R pode produzir gráficos e gráficos de alta qualidade que podem ajudá-lo a explorar e comunicar seus insights de dados. Você pode personalizar seus gráficos com diferentes cores, formas, tamanhos ou temas. Você também pode criar gráficos interativos que permitem aos usuários ampliar, passar o mouse ou clicar em diferentes elementos.
R tem muitos recursos e benefícios para análise e visualização de dados
Alguns dos recursos e benefícios da programação R são:
É de código aberto e gratuito.Você pode baixar e usar o R sem quaisquer taxas ou licenças. Você também pode modificar e melhorar o R de acordo com suas necessidades.
É multiplataforma e compatível com Windows, Mac OS, Linux e outros sistemas operacionais.
É de fácil acesso e adaptação. Você pode instalar o R em alguns minutos e começar a codificar imediatamente. Você também pode personalizar seu ambiente R com diferentes configurações, temas ou extensões.
É uma escolha de muitos cientistas e analistas de dados. R é uma das linguagens mais populares para ciência de dados. Tem uma comunidade grande e ativa que apoia e contribui para o seu desenvolvimento. Ele também possui uma rica coleção de pacotes que fornecem funcionalidades adicionais para diferentes domínios.
Ele ajuda você a desenvolver suas habilidades de programação. R é uma linguagem de programação funcional e orientada a objetos que permite escrever código conciso e expressivo. Ele também possui um sistema de depuração robusto que ajuda a encontrar e corrigir erros em seu código.
Como baixar e instalar o R no seu computador?
Para usar o R em seu computador, você precisa baixar e instalar dois componentes: o sistema R básico e uma interface gráfica do usuário (GUI) ou um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE). O sistema R básico fornece a funcionalidade principal da linguagem, enquanto a GUI ou o IDE fornecem uma interface mais amigável para codificar e executar scripts R. A GUI mais comum para R é o RStudio, que também é gratuito e de código aberto. Aqui estão as etapas para baixar e instalar o R e o RStudio no seu computador:
Escolha o seu espelho CRAN preferido
CRAN significa Comprehensive R Archive Network, que é uma rede de servidores que hospedam o software R e os pacotes. Para baixar o R, você precisa escolher um espelho CRAN mais próximo de sua localização. Você pode fazer isso visitando o site oficial do R em e clicando no link "baixar R". Você verá uma lista de espelhos CRAN de diferentes países. Selecione o que melhor lhe convier.
Baixe a versão R apropriada para o seu sistema operacional
Depois de escolher um espelho CRAN, você será direcionado para uma página onde poderá baixar a versão R correspondente ao seu sistema operacional. Por exemplo, se você estiver usando o Windows, pode clicar no link "Download R for Windows" e, em seguida, clicar no subdiretório "base". Você verá um arquivo chamado "R-x.x.x-win.exe", onde x.x.x é a versão mais recente do R. Você pode baixar este arquivo e salvá-lo no local de sua preferência.
Execute o arquivo executável R e siga as instruções
Depois de baixar o arquivo executável R, você pode executá-lo clicando duas vezes nele. Você verá uma série de prompts que o guiarão pelo processo de instalação. Você pode aceitar as configurações padrão ou alterá-las de acordo com suas preferências. Após a conclusão da instalação, você terá um ícone na área de trabalho ou no menu Iniciar que iniciará o console R.
Como começar a programar em R?
Agora que você instalou o R no seu computador, está pronto para começar a codificar. Existem duas maneiras de usar o R: por meio do console do R ou por meio de um IDE como o RStudio. O console do R é uma janela simples que permite digitar e executar comandos do R. O IDE é uma ferramenta mais avançada que fornece recursos como realce de sintaxe, conclusão de código, depuração e gerenciamento de projeto. Recomendamos o uso de um IDE para uma melhor experiência de codificação.
Inicie o console R ou um IDE
Para iniciar o console R, basta clicar no ícone R na área de trabalho ou no menu Iniciar. Você verá uma janela como esta:
R versão 4.1.1 (2021-08-10) -- "Kick Things" Copyright (C) 2021 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64 bits) R é um software gratuito e vem com ABSOLUTAMENTE NENHUMA GARANTIA. Você pode redistribuí-lo sob certas condições. Digite 'license()' ou 'licence()' para detalhes de distribuição. Suporte a linguagem natural, mas executado em uma localidade em inglês R é um projeto colaborativo com muitos colaboradores. Digite 'contributors()' para mais informações e 'citation()' sobre como citar pacotes R ou R em publicações. Digite 'demo()' para algumas demos, 'help()' para ajuda on-line ou 'help.start()' para uma interface de navegador HTML para ajudar. Digite 'q()' para sair do R. >
O símbolo > é o prompt onde você pode digitar seus comandos. Por exemplo, você pode digitar 2 + 2 e aperte enter para ver o resultado:
> 2 + 2 [1] 4
Para iniciar um IDE como o RStudio, você precisa baixá-lo e instalá-lo em . Você pode escolher a versão desktop gratuita para o seu sistema operacional. Depois de instalá-lo, você pode abri-lo e ver uma janela como esta:
O RStudio possui quatro painéis principais: o painel de origem, onde você pode escrever e editar seus scripts; o painel do console, onde você pode executar seus comandos; o painel de ambiente, onde você pode ver suas variáveis e objetos; e o painel arquivos/parcelas/pacotes/ajuda, onde você pode acessar diversos recursos.
Aprenda os fundamentos da sintaxe R e estruturas de dados
Para começar a codificar em R, você precisa aprender algumas regras básicas de sintaxe e estruturas de dados. Aqui estão alguns deles:
R diferencia maiúsculas de minúsculas. Isso significa que x e x são variáveis diferentes.
R usa # para indicar comentários. Comentários são linhas de texto que são ignoradas pelo interpretador e são usadas para explicar ou documentar seu código. Por exemplo, # Isso é um comentário.
R usa; ou nova linha para separar comandos. Você pode escrever vários comandos em uma linha usando ; ou escreva um comando por linha. Por exemplo, x = 2; y = 3 ou x = 2 y = 3.
R usa = ou x = 2 ou x .
R usa () para incluir argumentos de funções. As funções são operações predefinidas ou definidas pelo usuário que executam uma tarefa específica.Para usar uma função, você precisa fornecer seu nome e argumentos (se houver) entre parênteses. Por exemplo, imprimir(x) ou soma(2, 3).
R usa [] para acessar elementos de vetores ou matrizes. Vetores e matrizes são duas estruturas de dados comuns em R que armazenam vários valores do mesmo tipo. Para acessar um elemento específico de um vetor ou matriz, você precisa fornecer seu índice (começando em 1) entre colchetes. Por exemplo, x = c(1, 2, 3) é um vetor e x[2] retorna o segundo elemento, que é 2.
R usa $ para acessar elementos de listas ou quadros de dados. Listas e quadros de dados são duas outras estruturas de dados comuns em R que armazenam vários valores de tipos diferentes. Para acessar um elemento específico de uma lista ou quadro de dados, você precisa fornecer seu nome após o símbolo $. Por exemplo, x = lista(a = 1, b = "olá") é uma lista e x$a retorna o elemento chamado a, que é 1.
Explore as funções e pacotes integrados
R tem muitas funções integradas que podem ajudá-lo a executar várias tarefas com seus dados. Algumas das funções mais comuns são:
FunçãoDescriçãoExemplo
imprimir()Imprime o valor de um objeto no consoleimprimir(x)
comprimento()Retorna o número de elementos em um objetocomprimento(x)
aula()Retorna o tipo de um objetoclasse(x)
resumo()Retorna um resumo de um objeto, como sua média, mediana, mínimo, máximo, etc.resumo(x)
str()Retorna a estrutura de um objeto, como suas dimensões, nomes, tipos, etc.str(x)
cabeça()Retorna as primeiras linhas de um objetocabeça(x)
cauda()Retorna as últimas linhas de um objetocauda(x)
c()Combina valores em um vetorc(1, 2, 3)
matriz()Cria uma matriz a partir de um vetormatriz(c(1, 2, 3, 4), nlinha = 2)
lista()Cria uma lista de diferentes objetoslista(a = 1, b = "olá")
quadro de dados()Cria um quadro de dados de diferentes objetos data.frame(a = c(1, 2), b = c("olá", "mundo"))
Estas são apenas algumas das muitas funções que o R oferece. Você pode encontrar mais funções usando o ajuda() ou ?() comandos. Por exemplo, ajuda(imprimir) ou ?imprimir irá mostrar-lhe a documentação do imprimir() função.
Além das funções internas, o R também possui muitos pacotes que fornecem funcionalidades adicionais para diferentes domínios. Pacotes são coleções de funções, dados e documentação criados por outros usuários e desenvolvedores. Você pode instalar e carregar pacotes usando o install.packages() e biblioteca() comandos. Por exemplo, install.packages("ggplot2") irá instalar o pacote ggplot2, que é um pacote popular para criar gráficos avançados. biblioteca(ggplot2) irá carregar o pacote e disponibilizar suas funções para uso.
Você pode encontrar mais pacotes visitando o site do CRAN em , onde você pode navegar por categoria ou pesquisar por palavra-chave. Você também pode usar o disponível.pacotes() comando para ver uma lista de todos os pacotes que estão disponíveis no CRAN.
Como encontrar mais recursos e ajuda para programação R?
Se você quiser aprender mais sobre programação R, há muitos recursos e opções de ajuda que você pode usar. Aqui estão alguns deles:
Visite o site oficial do R e a documentação
O site oficial do R em é um ótimo lugar para encontrar informações e notícias sobre o R. Você também pode acessar a documentação oficial do R, que inclui manuais, guias, perguntas frequentes e referências. Você pode ler a documentação online ou baixá-la como arquivos PDF.
Junte-se à comunidade R online e aos fóruns
A comunidade online R é um grupo grande e ativo de usuários e desenvolvedores que compartilham seus conhecimentos e experiências com R. Você também pode visitar fóruns online, como Stack Overflow ou Reddit, onde pode postar suas dúvidas ou problemas e obter feedback de outros usuários.Você também pode seguir blogs, podcasts ou contas de mídia social relacionadas à programação R.
Faça um curso online ou tutorial sobre programação R
Se você preferir uma forma mais estruturada e interativa de aprender programação R, pode fazer um curso ou tutorial online que cobre os tópicos básicos ou avançados de R. Existem muitas plataformas online que oferecem cursos gratuitos ou pagos sobre programação R, como Coursera, edX, Udemy, DataCamp ou Codecademy. Você pode escolher um curso adequado ao seu nível, interesse e objetivo. Você também pode encontrar muitos tutoriais no YouTube ou em outros sites que ensinam como usar o R para diferentes propósitos.
Conclusão
Neste artigo, apresentamos uma breve introdução à programação R e como baixá-la e instalá-la em seu computador. Também mostramos algumas das sintaxes básicas e estruturas de dados do R, bem como algumas das funções e pacotes integrados que você pode usar para análise e visualização de dados. Por fim, fornecemos alguns recursos e opções de ajuda que você pode usar para aprender mais sobre programação em R.
Esperamos que este artigo tenha ajudado você a começar a programar em R e despertado seu interesse em aprender mais sobre ela. R é uma linguagem poderosa e versátil que pode ajudá-lo a executar várias tarefas com seus dados. É também uma linguagem divertida e gratificante de aprender e usar. Codificação feliz!
perguntas frequentes
Qual é a diferença entre R e RStudio?
R é o nome da linguagem e do ambiente de software que a executa. RStudio é um IDE que fornece uma interface gráfica para codificar e executar scripts R.
Como atualizo o R ou o RStudio?
Para atualizar o R, você precisa baixar e instalar a versão mais recente do CRAN. Para atualizar o RStudio, você precisa baixar e instalar a versão mais recente de seu site.
Como instalo um pacote no R?
Para instalar um pacote em R, você precisa usar o install.packages() comando com o nome do pacote como argumento. Por exemplo, install.packages("ggplot2").li>Como carrego um pacote no R?
Para carregar um pacote em R, você precisa usar o biblioteca() comando com o nome do pacote como argumento. Por exemplo, biblioteca(ggplot2).
Como faço para salvar meu script R ou área de trabalho?
Para salvar seu script R, você precisa usar o salvar() ou salvarRDS() comandos com o nome do arquivo e o objeto como argumentos. Por exemplo, salvar(x, arquivo = "x.RData") ou saveRDS(x, arquivo = "x.rds"). Para salvar seu espaço de trabalho, você precisa usar o salvar imagem() comando com o nome do arquivo como argumento. Por exemplo, save.image(file = "my_workspace.RData").
Como faço para ler dados de um arquivo em R?
Para ler dados de um arquivo em R, você precisa usar uma das muitas funções que podem ler diferentes formatos de dados, como ler.csv(), ler.tabela(), ler.xlsx(), ou lerRDS(). Você precisa fornecer o nome ou o caminho do arquivo como um argumento. Por exemplo, x .
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