Aprendendo R
Um guia para aprender mais e, quando achar que já chega, aprender mais um pouco
tl;dr: no final do texto tem um monte de links úteis organizadinhos. Eu queria que você lesse tudo, mas se quiser, pule lá pro final e seja feliz.
Apesar de eu manter um blog exclusivo sobre R há pelo menos uns 5 anos, o assunto estranhamente nunca pintou por aqui, nos textos que eu escrevo no Medium… E quem me conhece um pouco deve achar ainda mais estranho, porque deve ser impossível ter algum contato comigo no meio acadêmico e não me ouvir falar alguma coisa sobre o R! Então vamos resolver isso, aproveitando o fluxo da disciplina online que estou ministrando.
Tá, peraí, o que é esse R?
Certo, vamos com calma. Beeeeeeem resumidamente, o R é uma linguagem de programação voltada para estatística, análise e visualização de dados — mas que não exige que você saiba programar para usar. O R tem um potencial gigantesco em termos de análise de dados e gráficos, e pode facilmente se tornar uma ferramenta única para todas as suas análises. Se quiser saber mais, tem um textinho meu falando um pouco mais aqui (mas na época eu nem usava memes, bem mais sem graça…).
Eu poderia seguir dando um monte de razões para você se interessar em aprender o R, mas acho que boa parte das pessoas do meio acadêmico (pelo menos na Biologia) já tem uma noção da importância dele, e sabe que é interessante aprender a usar. De repente em um outro momento eu entro neste papo, mas o lance de hoje é sobre o aprendizado.
Por que o R é tão difícil?
A resposta curta é: ele na verdade não é. Sério. Juro.
A verdade é que o R é diferente do que nós, que não somos da área de computação, por exemplo, estamos acostumados a usar. Tudo o que fazemos nele é feito na linha de comando, e a maioria das pessoas não está habituada a isso — nos acostumamos a usar programas visualmente simples e amigáveis, e aquele cursor esperando a gente digitar é um terror quando se está começando… Mas o lance é que ele não é difícil em si: ele é um tanto diferente e, principalmente no começo, um bocado trabalhoso. Mas uma vez que você domina o básico, ele vai ficando cada vez mais fácil, as coisas vão fazendo mais sentido e aos poucos você aprende mais e mais.
E como eu aprendo?
Aí chegamos neste texto! \o/
Eu estou escrevendo isto logo depois de uma das aulas da minha disciplina de Ferramentas Computacionais em Ecologia. Nós tivemos um conjuntinho de aulas básicas sobre o R: aprendemos os elementos fundamentais para se usar o programa e seguir aprendendo. Como a disciplina envolve o ensino de várias outras ferramentas, não vamos nos aprofundar, mas eu prometi para a turma que iria dar algumas dicas de aprendizado, e aí decidi escrever isso aqui no meu blog (assim, cumpro a minha promessa e de quebra atualizo o blog pela primeira vez em 2021).
Este texto, então, foi escrito especialmente para a turma da disciplina — mas tenho certeza de que será útil para qualquer pessoa. Então vamos lá!
Por onde começo a aprender do zero?
Bom, este é com certeza o momento mais desafiador para qualquer pessoa interessada em aprender R. E é também o momento crítico: se você escolher um caminho não muito adequado, pode acabar empacando ou ficando com aquele “trauma”, achando que é difícil demais e, por fim, desistindo… Então muita calma nesta hora, ok? Eu diria que temos dois caminhos principais para se iniciar o aprendizado do R: aulas e tutoriais.
Começar o aprendizado com aula é, quase sempre, o ideal. Eu ensino o básico do R em minha disciplina de Bioestatística, por exemplo, além de ministrar cursos por aí (normalmente começando do básico). Um ponto importante aqui é dar preferência para um curso ou disciplina que esteja lidado à sua área de estudo ou pesquisa. Isso ajuda, e muito. Mas na verdade o fundamental é participar de um curso ou disciplina que tenha uma didática legal, que sirva para você aprender.
Outra forma de começar é procurar um material bem basicão, feito para quem nunca usou o R antes. E, de novo, é interessante que seja algo da sua área, pois isso sempre, sempre ajuda. Tem um bocado de material por aí, mas vou deixar aqui a sugestão da minha apostilinha básica:
Ela já está ficando um pouco velha, e acho que em breve eu vou escrever uma nova (tenho isso em mente há um tempão), mas ainda é útil.
Agora, uma coisa fundamental: se não der certo, não desanime! De repente você pode pegar um livro ou apostila que no fim não seja legal para você. Ou pode assistir uma aula que não consiga te fazer entender… Se isso acontecer, tenha em mente que há vários caminhos para o aprendizado do R, e o mais provável é que você apenas não tenha encontrado o caminho ideal para você. Então, se precisar, comece de novo por um caminho diferente, ok?
E depois do aprendizado básico, o que acontece?
Ah, agora chegamos no assunto principal deste texto. Como seguir aprendendo depois daquele curso legal que te ensinou o básico, ou de ter terminado uma apostila que te deu um caminho por onde começar? Bom, primeiro, algumas dicas básicas e fundamentais:
- Use o R com frequência: eu diria que pelo menos uma vez por semana é essencial enquanto se aprende, senão você perde o jeito e tem que recomeçar (sério, todo mundo passar por isso, então leve à sério esta dica).
- Seja persistente: é normal ter um monte de mensagens de erro no começo, e elas continuam um pouco mesmo depois que você já usa o R há muito tempo. Mas elas diminuem, porque com o tempo você aprende a lidar com elas.
- Leia as mensagens de erro: elas estão lá para te indicar o que deu errado. Algumas vão ser frequentes e você logo vai sacar o que está errado quando elas aparecem. Mas se surgir uma nova que você não entende, copie e cole no google, isso resolve a situação 90% das vezes.
- Use o sistema de ajuda do R: ele tem exemplos de uso das funções, sempre no final da página de ajuda. Pode ser meio chato de entender no começo, mas com o tempo você vai entendendo o formato e ele fica super útil.
- Nunca se esqueça de usar o google (ou qualquer buscador): tem muito, mas muito material do R disponível na internet, e um monte de gente respondendo perguntas, gravando vídeos, fazendo tutoriais e muito mais.
- Pergunte por aí: pode ser pra coleguinha da sala ao lado, pro professor ou pela internet! Existem listas de emails, fóruns, grupos e sites de perguntas e respostas, e muitas vezes apenas buscando sua dúvida você já consegue a resposta, porque muitas pessoas tiveram aquela dúvida antes. Esta talvez seja a dica mais importante, então nunca se esqueça dela. Usar o R é fazer parte de uma comunidade imensa de usuários, então faça uso disto!
- Seja persistente: sim, de novo, porque é importante. A coisa começa complicada, mas vai ficando cada vez mais tranquila. De vez em quando, complica de novo, mas depois melhora. Juro.
Uma lista de recursos!
Eu prometi para a minha turma que iria deixar uma lista de recursos para que eles possam continuar a aprender, então vamos lá! E caso você tenha sugestões para adicionar aqui, deixe um comentário, que eu posso editar o texto e adicionar! :D
Blogs, os bons e velhos blogs:
- o meu blog, Cantinho do R, tem vários tutoriais (alguns supostamente divertidos e engraçados).
- a lista de blogs de R do Brasil, que eu mantenho com a colaboração de várias pessoas. É uma lista imensa, com muitos blogs interessantes!
- R-bloggers, um compilado com postagem de blogs de R em inglês.
Listas de emails:
- R-br, a grande lista de emails do R aqui no Brasil.
- R-sig-ecology, a grande lista (em inglês) de R aplicado a Ecologia.
Nas redes sociais:
- R Brasil — Programadores, a principal comunidade do R no Facebook.
- One R Tip a day, um perfil bacana no Twitter com dicas diárias sobre R.
- rOpenSci, perfil do projeto de mesmo nome, no Twitter.
No Youtube:
- confira a lista no final do meu compilado de blogs, que na verdade não apenas sobre blogs. Como são muitos canais, não vou listar individualmente aqui.
E aí, o que mais?
Eu quero voltar aqui e adicionar mais links interessantes, na medida em que as pessoas comentarem e derem sugestões. Diga aí quais os seus sites, canais, listas, grupos, apostilas favoritos, e eu volto aqui e adiciono no texto. ;)
Abraços!
