Parece que Python é suficiente para tudo. Você pode escrever um script para o servidor, analisar os dados e treinar uma rede neural. Além disso, possui muitas bibliotecas para estatísticas e análise de dados — você pode usar qualquer uma delas.
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No entanto, existe outra linguagem — R — para análise e trabalho com estatísticas. Muitos alunos têm que lidar com essa linguagem de programação ao estudar estatística. Nosso ritmo de vida louco muitas vezes nos faz adaptar às circunstâncias e estudar, fazer tarefas domésticas ou até mesmo trabalhar em nossos telefones. Se você já se perguntou, como posso fazer minha lição de casa r em um smartphone continue lendo.
ÍndiceO que é R?
Esta é uma linguagem de programação usada por estatísticos e coletores de dados para cálculos estatísticos e gráficos. A primeira versão da linguagem R apareceu em 1993, dois anos depois do Python. Na época, o Python ainda não era tão popular e não tinha tantas bibliotecas para análise de dados quanto agora. Assim, os cientistas do Departamento de Estatística da Universidade de Oakland criaram uma linguagem para suas tarefas internas. E porque seus nomes eram Ross e Robert, eles nomearam o idioma após a primeira letra em seu nome, R.
R foi originalmente desenvolvido como uma ferramenta interna na faculdade para resolver seus problemas estatísticos. Mas, na época, era bom que os cientistas compartilhassem seu trabalho com todos, então eles abriram o código-fonte da linguagem para que todos pudessem melhorá-lo ou adicionar algo útil. Desde então, a linguagem cresceu de um projeto de faculdade para uma ferramenta estatística mundialmente popular.
Características do R como linguagem de programação
Como essa linguagem foi inventada para fins científicos, os autores não tentaram torná-la intuitiva. Eles assumiram que seria usado por pessoas familiarizadas com análise matemática, métodos estatísticos e variação de probabilidade. É por isso que R pode parecer uma linguagem muito complicada, embora seja muito simples e lógica por dentro.
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Para que serve o R?
O principal uso do R é analisar dados e tirar conclusões a partir deles:
- visualizar dados de qualquer maneira
- coletar e analisar dados de diferentes fontes
- trabalhando com estatísticas, encontrando anomalias em dados
- procurando padrões e outliers nos dados
- testes e confirmação de hipóteses.
Uma direção separada em R é aprendizado de máquina e redes neurais. Como a linguagem R foi originalmente projetada para processar grandes quantidades de dados, é fácil organizar um modelo de aprendizado profundo ou criar uma nova rede neural.
O que você pode fazer com R
- Processe, limpe e transforme dados para pesquisa. Por exemplo, você deseja ver quantos alunos, em média, frequentaram a biblioteca a cada mês de inverno e outono. R permite excluir primavera e verão e agrupá-los por mês para cálculos adicionais.
- Você pode transformar seus resultados em um aplicativo da web. Será totalmente interativo, oferecendo filtros, gráficos e até um classificador de dados. Você pode enviá-lo ao seu professor ou publicá-lo como parte de seu artigo. É assim que eles rastreiam a incidência do Coronavírus em todo o mundo (o código está aberto e disponível no GitHub).
- Faça testes estatísticos. Suponha que você queira saber se o nível de QI de dois gêneros difere. Um teste t pode ajudá-lo com isso. O teste exibirá a diferença estatística entre os dados recebidos, se houver.
- Você pode realizar uma análise exploratória. Como muitos métodos estatísticos precisam de distribuição em dados brutos, você deve verificar a normalidade. O que é uma distribuição normal? É quando a maioria dos dados é agrupada em torno do valor médio. Os demais valores são significativamente menores. Você pode ver essa distribuição na vida: há mais pessoas com estatura média do que aquelas que são altas ou baixas. R oferece instrumentos para verificar a normalidade com gráficos e testes.
- Misture vários formatos de tabelas. Você pode finalmente usar vários formatos de tabela e unir dois deles em um documento para analisar os dados.
- Você pode apresentar seus dados em gráficos interativos, ajustando todos os parâmetros (valores de eixo, etc.).
- Conduza análises de regressão e crie modelos de regressão. Essa análise ajuda a distinguir a relação entre as variáveis dependentes e independentes. Digamos que você queira descobrir por que alguns estúdios de beleza na mesma rua têm mais vendas do que outros. O número de vendas será a variável dependente. As variáveis independentes incluiriam a condição social e a idade dos moradores do bairro e a tabela de preços de cada estúdio para os mesmos procedimentos. Dessa forma, você pode descobrir quais desses fatores afetam mais as vendas da loja do que outros.
Prós de R
- Conjunto ilimitado de funções para análise de dados graças à conexão de bibliotecas.
- A capacidade de trabalhar com tabelas e bancos de dados enormes que os programas não podem manipular.
- Personalização avançada da interface: interface gráfica do usuário ou interface de linha de comando.
- Ecossistema totalmente gratuito — os componentes são distribuídos gratuitamente sob a licença GNU.
- Disponível para a maioria sistemas operacionais : Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, várias versões do Unix e Linux.
- Ricos recursos de visualização: você pode criar aplicativos, construir gráficos de diferentes tipos, incluindo interativos, bem como editar seus elementos.
- Muita informação e uma comunidade ativa: um blog, discussões de R e RStudio, aulas e conferências.
- Documentação extensa e clara: há descrições de todas as bibliotecas e exemplos de uso.
Contras de R
- Uma pessoa sem experiência em programação e conhecimento dos fundamentos da estatística pode achar isso um desafio.
- O escopo estreito: é ideal para análise de dados, mas não é adequado para desenvolvimento de software. Mas essa é a sua força. Um verdadeiro jeito UNIX e uma dádiva de Deus para cientistas, jornalistas, cientistas de dados, analistas — qualquer um que queira trabalhar com dados.
Como lidar com a lição de casa R no seu telefone?
Já mencionamos que aplicativos com bibliotecas que você pode usar para trabalhar com R estão disponíveis em todos os sistemas operacionais. Mas e os smartphones? Existe uma maneira de usar o RStudion em seu telefone, não por meio de um aplicativo especial, mas por meio de seu servidor de código aberto. Você pode obtê-lo através de qualquer navegador da web. Assim, você só precisa executar o servidor RStudion em seu computador ou laptop e acessá-lo em seu telefone. Essa é uma maneira ótima e simples de trabalhar em suas tarefas domésticas do R em qualquer local e horário.
