Se você é um profissional de TI e atua na área da inteligência de dados, então muito provavelmente já ouviu falar da linguagem R, não é verdade?
Afinal, essa linguagem de programação tem se popularizado bastante em razão da sua utilidade na exploração de dados, que, diga-se de passagem, são cada vez mais numéricos no ambiente digital.
Por isso, quem atua ou pretende atuar diretamente nesse mercado que cresce com muita força no Brasil e no mundo, precisa conhecer mais sobre a linguagem R, bem como suas características, aplicações e vantagens.
Isso porque esse conhecimento pode ser um grande diferencial na busca por uma oportunidade profissional, seja ela nacional e/ou, principalmente, internacional.
Sendo assim, preparamos este conteúdo que vai te apresentar tudo o que você precisa saber sobre a linguagem R para começar a traçar a sua trajetória no mercado de tecnologia de dados. Por isso, boa leitura!
O que é a linguagem R?
É uma linguagem estatística e gráfica, multi-paradigma orientada a objetos, programação funcional, dinâmica, fracamente tipada, voltada à manipulação, análise e visualização de dados. A linguagem R é considerada como uma das melhores ferramentas para esses fins, além de ser fácil de aprender até mesmo por quem não tem familiaridade com programação.
A linguagem R foi criada no departamento de Estatística da Universidade de Auckland, Nova Zelândia, por Ross Ihaka e Robert Gentleman, na década de 1990. Vale dizer que o seu processo de criação foi embasado na linguagem de programação S.
Nesse sentido, o R é multiplataforma, isto é, pode ser executado em diferentes sistemas operacionais, como Windows, Linux e Macintosh, é dinamicamente tipado, orientado a objetos e possui código aberto.
Pelo fato de a linguagem R ser amplamente utilizada na manipulação, análise e visualização de dados, muitas vezes ela nem chega a ser considerada como linguagem de programação, mas sim como um produto estatístico especializado.
Convém mencionar que além da linguagem R, existe também o ambiente para computação estatística e gráficos R, que é um conjunto integrado de instalações de software. No entanto, neste conteúdo, falaremos especificamente da linguagem.
O que dá para fazer com a linguagem R?
A linguagem R pode ser utilizada em todo o processo analítico dos dados, como coleta, mineração, Machine Learning, interpretação e apresentação desses a partir de gráficos. Na manipulação, análise e visualização de dados, sobretudo no Business Analytics, por ser uma linguagem de programação estatística e gráfica.
Mas, além disso, essa também linguagem oferece uma diversidade de modelagens, análise de séries temporais, clustering, testes estatísticos clássicos, entre outros.
Assim, ela contribui amplamente para a pesquisa científica, o desenvolvimento de softwares, as ciências sociais, entre outras importantes áreas.
Convém mencionar que grandes empresas utilizam a linguagem R para recomendações e modelagem de comportamentos dos usuários, como o FourSquare e o Facebook.
Como funciona a linguagem R?
A linguagem R já vem com uma boa variedade de pacotes pré-instalados. Isso faz com que seja necessária a instalação apenas daqueles mais específicos que, naturalmente, variam conforme as necessidades e os objetivos de cada desenvolvedor.
Com ela, também é possível realizar atividades de forma simplificada com a passagem de uma ou duas funções para contemplar as demandas matemáticas e processamentos de dados que são considerados mais complexos e rebuscados.
Ainda com relação ao funcionamento da linguagem R, vale dizer que os seus scripts podem ser criados e empacotados como bibliotecas.
Além disso, essa linguagem tem a possibilidade de ser utilizada no ambiente R – o R Studio –, o que torna muito mais fácil o seu funcionamento.
Isso porque esse IDE oferece teclas de atalho, interações gráficas, gerenciamento de janelas, entre outros recursos que podem ser acionados para evitar os comandos mais complexos da programação.
Para saber e entender um pouco mais sobre o funcionamento da linguagem R, confira no próximo tópico suas principais características.
Quais as principais características da linguagem R?
Dinamicamente tipada
É possível alterar os tipos de dados existentes nas variáveis em programas que já estejam em execução e ter maior fluidez na hora da programação, pois fica dispensada a realização de conversões dos tipos de dados.
Recursos de Inteligência Artificial (IA)
Essa linguagem contém recursos que oferecem suporte à Inteligência Artificial (IA), como o Machine Learning e o Deep Learning.
Isso quer dizer que essa importante característica é essencial para que o R desempenhe as suas ações junto à inteligência de dados.
Integração com outras ferramentas
Para desempenhar mais funções e atender às demandas específicas do programador, a linguagem R pode ser integrada a muitas outras soluções, como o GitHub, Python, Java, C, Excel e ferramentas para criação de relatórios.
Assim, através da integração, ela consegue fornecer recursos diversos ao profissional sem que ele precise recorrer a outros meios de forma segregada.
Suporte ao Big Data
Naturalmente, uma das mais importantes características da linguagem R é o seu exímio suporte ao Big Data, isto é, à vasta quantidade de dados produzidos.
Como já falamos algumas vezes durante este artigo, o R possibilita a imersão no estudo dos dados, identificando padrões, modelando, entre outras ações. Além disso, ele também facilita a visualização dessas informações em gráficos e relatórios.
Código aberto e comunidade ativa
A linguagem R é um código aberto, isto é, ela pode ser desenvolvida por vários usuários espalhados pelo mundo. Essa condição permite que ela apresente sempre melhorias e otimizações necessárias para o bom trabalho dos profissionais.
Somado a isso, vale dizer que ela possui cerca de 2 milhões de usuários em sua comunidade ativa. Isso, naturalmente, contribui para o compartilhamento de dicas e para que os profissionais, iniciantes ou veteranos, possam tirar suas dúvidas mais complexas.
Exemplos de aplicações da linguagem R
Data Science
O Data Science (ciência de dados, em português), é uma área que vem se expandindo muito em razão da quantidade de dados existentes em ambiente digital. Inclusive, já falamos aqui no blog Remessa Online sobre o cientista de dados, profissão muito promissora em razão desse contexto.
Nesse sentido, a linguagem R contribui consideravelmente para essa ciência e para os profissionais da área, uma vez que auxilia na coleta, mineração, interpretação e visualização dos dados, algo muito importante para a tomada de decisão nas organizações nos dias atuais.
Machine Learning
O Machine Learning (aprendizagem de máquinas, em português) é a área da IA baseada em algoritmos matemáticos e automação, na qual os computadores aprendem a desempenhar determinada tarefa.
Nesse sentido, a linguagem R contribui para a realização desse processo por meio do manuseio de modelos de regressão linear e não linear, clusterização e outros pacotes direcionados para análises preditivas.
Estatística Computacional
Uma outra aplicação da linguagem R é no desenvolvimento de softwares de estatísticas. Inclusive, muitos profissionais da área, como estatísticos e pesquisadores, utilizam-na para esse fim, sobretudo em ambiente acadêmico.
Sendo assim, a estatística computacional também é servida por essa linguagem dinamicamente tipada.
Quais as diferenças entre a linguagem R e Python?
A linguagem R é intrinsecamente direcionada para a computação estatística e gráfica, o Python é generalizado, isto é, pode ser aplicada para outras finalidades. A linguagem R conta com uma quantidade maior de pacotes pré-instalados, enquanto no Python é necessário baixar a maior parte para iniciar um trabalho, embora ele opere de forma bem mais veloz do que o R.
Python é uma linguagem interpretada, com tipagem dinâmica e forte, orientação a objetos e multiparadigmas. Ela pode ser utilizada em variadas circunstâncias, como construção de soluções web, aplicações que trabalham com o processamento de textos, aplicações para games, desktops e dispositivos móveis. Ou seja, o Python é uma linguagem de propósito geral, e essa é uma das principais diferenças entre ela e o R.
Portanto, a escolha de cada uma vai depender das necessidades e dos objetivos de projeto e de cada profissional de TI. Entretanto, a boa notícia é que é possível integrar as duas linguagens, como já vimos.
Habilidades necessárias para programar em R
Saber os princípios da Matemática e Estatística
Como você deve ter percebido até aqui, a matemática e a estatística são a base da linguagem R, não é mesmo?
Sendo assim, o profissional precisa conhecer alguns conceitos nessas áreas para poder compreender a lógica dessa programação e executá-la, sendo alguns deles: modelos estatísticos, álgebra linear e regressão linear e múltipla.
Saber os princípios da Ciência de Dados
Por ser uma linguagem totalmente orientada para as estatísticas, a linguagem R acaba sendo uma importante aliada da ciência de dados. Por isso, conhecer os princípios dessa área é essencial.
Alguns exemplos do que é preciso conhecer são: Inteligência Artificial (IA), Machine Learning, Data Mining, Big Data, visualização de dados, bancos de dados, entre outros segmentos que estejam relacionados ao Data Science.
Ter capacidade analítica
Ter capacidade analítica para aferir os problemas e as principais necessidades de um trabalho também é essencial para que um programador consiga colocar nos códigos o que é esperado pelo cliente ou pela empresa para a qual presta serviços.
Isso quer dizer que é preciso conseguir analisar os diferentes contextos e cenários para produzir e desenvolver produtos que realmente atendam às demandas e que sejam eficientes naquilo a que se propõem.
Como aprender a linguagem R?
O primeiro passo para aprender a linguagem R é compreender os conceitos básicos da programação e procurar se aprofundar nos princípios da linguagem R mencionados aqui. Para isso, leia blogs, livros e frequente cursos on-line. Depois, comece a executar os conceitos que você aprendeu no computador, programando com essa linguagem. Teste um comando aqui, outro ali, até se sentir seguro para fazer o seu primeiro projeto.
Paralelo a isso tudo, acompanhe as comunidades dessa linguagem. Como você já sabe, são milhões de usuários ativos espalhados pelo mundo interessados em trocar conhecimentos e experiências e ajudar os colegas a solucionarem suas dúvidas.
Por isso, com certeza esse é um terreno muito fértil e que vai te ajudar a dominar a linguagem R!
Por que vale a pena aprender a linguagem R?
Por causa do aumento das oportunidades profissionais. Por ela ser altamente empregada em um mercado que cresce cada vez mais – o da ciência de dados –, quem tem o seu domínio aumenta consideravelmente as chances de conseguir uma boa colocação, inclusive em empresas internacionais.
Portanto, o conhecimento, que nunca é demais, ainda pode trazer bons retornos profissionais.
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Conclusão
Como vimos, a linguagem R é voltada para a programação estatística e gráfica, sendo bastante requisitada no Data Science. Por isso mesmo, sua popularidade tem aumentado nos últimos tempos, em razão da enorme quantidade de dados existentes.
Portanto, essa é mais uma das soluções que merece a atenção dos profissionais de TI para que seu uso possa ser implementado em grandes e importantes projetos, nacionais e internacionais!
Resumindo
É uma linguagem estatística e gráfica, multi-paradigma orientada a objetos, programação funcional, dinâmica, fracamente tipada, voltada à manipulação, análise e visualização de dados.
A linguagem R pode ser utilizada em todo o processo analítico dos dados, como coleta, mineração, Machine Learning, interpretação e apresentação desses a partir de gráficos. Na manipulação, análise e visualização de dados, sobretudo no Business Analytics, por ser uma linguagem de programação estatística e gráfica.
A linguagem R é intrinsecamente direcionada para a computação estatística e gráfica, o Python é generalizado, isto é, pode ser aplicada para outras finalidades. A linguagem R conta com uma quantidade maior de pacotes pré-instalados, enquanto no Python é necessário baixar a maior parte para iniciar um trabalho, embora ele opere de forma bem mais veloz do que o R.