Você costuma ler o manual?
Quando éramos crianças, geralmente não tínhamos o costume de ler o manual das coisas, não é mesmo? Particularmente eu sempre gostei de aprender como as coisas funcionavam diretamente com a prática para poder usá-las depois. Adorava buscar entender como as coisas se encaixavam ao montar os brinquedinhos do kinder-ovo sem ler as instruções ou criar diferentes combinações com lego customizados, por exemplo. Acredito que isso seja da natureza de toda criança!
TL;DR
- CheatSheets da RStudio/Posit resumem pacotes inteiros numa página, para consulta rápida.
- DataCamp e Kaggle aplicam gamificação (pontos, medalhas, competição) para tornar o aprendizado mais engajante.
- Aprender R fica mais leve combinando prática direta com boas referências, sem abrir mão do manual quando travar.
Acontece que com o passar dos anos vamos adquirindo conhecimento e começamos a perceber que quanto mais aprendemos maior a quantidade de coisas novas que ainda temos a aprender.
Especialmente ao ler noticias do tipo: “Einstein estava certo a cem anos atrás!” depois de ele já ter tomado nota das ondas gravitacionais a tantos anos.. Um dever de casa que durou 100 anos foi deixado por um gênio e isso serve para nos lembra como somos “pequenos”, o quanto é importante seguir boas referências nos apoiando em ombros de gigantes para enxergar mais longe!
(Quem ai aos 22 anos, desenvolveu o cálculo infinitesimal, as bases da teoria das cores, contribuiu com o estudo da ótica, formulou conceitos sobre as leis do movimento planetário e virou lenda com um famoso incidente da maçã que levou a formular a teoria da gravidade? Será que Isaac Newton conhece alguem?)
Isso faz pensar em como é importante ouvir (ou ler) quem entende do assunto para darmos nossos próximos passos
Mas o R tem manual?
Seja estudando estatística, programação em R, qualquer outra matéria ou mesmo configurando seu relógio, montando um daqueles móveis complicados ou que seja montando um avião! Nem tudo precisa ser um quebra cabeça, não importa o quão ávido por saber, consultar o manual (ou um livro se torna uma tarefa fundamental para darmos o próximo passo!
A medida que vamos avançando no aprendendizado da linguagem R, mais consultas ao “Help” vão sendo realizadas. Isso ocorre também quando avançamos no estudo de qualquer área, acaba sendo natural elevar o número de consultas ao “manual”.
Acontece que nem sempre encontramos explicações detalhadas ou suficientes no Help para solucionar nossos problemas e em busca de mais detalhes e referencias quase sempre podemos encontrar vignettes (que são guias longos para os pacotes, geralmente com exemplos reprodutíveis e algumas dicas para o uso) em uma breve pesquisa escrevendo: “Nome do pacote” + “CRAN” na busca do Google e geralmente logo no inicio já existe uma ou mais referências além do Help do RStudio no CRAN disponibilizado pelos desenvolvedores dos pacotes.
Aprendendo com a prática
Algo muito legal disponibilizado pela RStudio dentre os recursos em seu site oficial são as CheatSheets e a aprendizagem online onde é apresentada a DataCamp que tornam fácil aprender e usar alguns dos pacotes mais utilizados unindo a ideia da “consulta ao manual” e a ideia de se aprender na prática.
Além desses recursos ainda existe kaggle que funciona quase como uma plataforma de “jogos com a ciência de dados” onde competidores comparam resultados dos ajustes de seus modelos, análises descrtias e relatórios valendo premios em dinheiro!
Divertido como quando eramos crianças!
Veja a seguir uma breve explicação e referências para acessar esses recursos
Cheatsheets
Ao longo do tempo novas cheatsheets vão sendo adicionadas e todas elas estão disponíveis para download, além disso qualquer pessoa que quiser contribuir com a comunidade é convidado pelos desenvolvedores a enviar suas próprias CheatSheets!
Todas as CheatSheets apresentadas abaixo estão disponíveis no repositório de CheatSheets :
Exemplos do básico:
Informações básicas e fundamentais para o uso da IDE do RStudio e o uso da linguagem podem ser encontrados nessas CheatSheets:
Exemplos de recursos:
Existem também algumas CheatSheets para auxiliar no uso dos recursos oferecidos pela RStudio como por exemplo a para RMarkdown e Shinny:
RMarkdown
Guia de Referencia para RMarkdown
Shiny (veja o catálogo oficial de cheatsheets)
Exemplos de utilidades
Além das funcionalidades e recursos básicos disponíveis pela equipe da RStudio ainda contamos com uma enorme quantidade de pacotes que estão sendo desenvolvidos a todo momento com a finalidade de melhorar o desempenho de nossos programas e projetos, a seguir alguns exemplos de CheatSheets de pacotes que são bastante úteis no dia a dia do programador estatístico:
Exemplos de fornecidos pela RStudio
stringr - Para facilitar a manipulação de strings
purrr - Pacote com ferramentas de programação funcional
dplyr - Para facilidade e velocidade na manipulação de dados
ggplot2 - Para apresentações visuais elegantes e práticas
readr - Para facilitar a tarefa de importar arquivos
devtools - Possibilitando o usuário criar seus próprios pacotes
Dentre muitos outros disponíveis no link para galeria de CheatSheets
Exemplos fornecidos por contribuidores
Como mostrado anteriormente, o pacote devtools possibilita que qualquer usuário crie e disponibilize seus próprios pacotes, então além dos pacotes a comunidade também contribuiu com diversas cheatsheets, veja algumas delas:
caret - Pacote muito famoso quando o assunto é Machine Learning
leaflet - Para criar mapas interativos com facilidade
\(\LaTeX\) - Linguagem muito útil e fácil para escrever muitos tipos de documentos
Como podemos ver são muitas opções para consulta, ao encontrar o que nos torna mais confortável enquanto aprendemos a linguagem torna-se possível dar passos mais largos
Aprendizagem Online e a gamificação
A gamificação é um conceito que vem sendo introduzido após a introdução da tecnologia na história. A idéia de se criar jogos para motivar e engajar as pessoas em atividades profissionais e a idéia de se estar em um jogo possibilita doses de motivação especialmente a quem gosta de competir.
DataCamp
No site oficial da RStudio encontramos além das cheatsheets, dentre seus recursos existe a opção de aprendizagem online onde é apresentada a DataCamp que é o primeiro e um dos mais importantes líderes em divulgar e ensinar Data Science, oferecendo treinamento baseado em habilidades, inovação técnica pioneira e cursos oferecidos pelos melhores educadores do mundo em data science!(Descrição deles no site)
Apesar do site ser pago, existem diversas opções de cursos gratuitos para quem esta começando e é muito simples e fácil aprender pelo site. Ao cumprir com exercícios e terminar os cursos o usuário ganha xp (pontos de experiencia) que registram sua evolução. Pode ser um ótimo investimento para aprender com os melhores do mundo e o legal de tudo isso é que nunca fica fácil!
Kaggle
O kaggle é um playground para cientistas de dados, nele existem diversas modalidades e dentre elas uma das das que eu acho mais interessante são as competições de machine learning onde pessoas e empresas interessadas em adquirir ou até comparar seus resultados com os modelos feitos por uma enorme comunidade programando em diferentes linguagens estão testando para saber quem treina o modelo mais preciso e é possível acompanhar o código e o raciocínio de cientistas de dados do mundo inteiro de maneira muito simples!
Também existe a recompensa com pontos de experiencia para passar de nível, congratulação com medalhas dentre outras recopensas semelhantes ao dos games.
Existem os famosos datasets que são os bancos de dados fornecidos pelos usuários da plataforma e os kernels é um ótimo lugar para compartilhar seu trabalho e debater sobre resultados de projetos e idéias de aplicações de outras pessoas
Ao contrário da DataCamp, o Kaggle é gratuito e existem competições pagando até $100.000,00 para a pesosa (ou equipe) que apresentar os resultados mais satisfatórios!!
Para refletir..
“Há três métodos de ganhar sabedoria: primeiro, por reflexão, que é o mais nobre; segundo, por imitação, que é o mais fácil; e o terceiro, por experiência, que é o mais amargo.” - Confúcio
Essa passagem de Confúcio deixa claro que não existe só um jeito de se aprender, com um mix de maneiras de se obter conhecimento fica um pouco menos difícil encontrar a sabedoria: estudar, exercitar e praticar se torna divertido quando se trata de programar em R!
Se você quer colocar a prática em ação, os posts sobre a solução do Porto Seguro Data Challenge e sobre a competição de qualidade da educação, ambos no Kaggle, mostram esse aprendizado prático em projetos reais.
Perguntas frequentes
Onde encontro as cheatsheets oficiais do R?
No catálogo de cheatsheets da Posit (antiga RStudio), que reúne referências rápidas para o RStudio, RMarkdown, dplyr, ggplot2 e dezenas de outros pacotes, todas gratuitas para download.
DataCamp ou Kaggle: por onde começar?
Para aprender do zero com trilhas guiadas e exercícios corrigidos, o DataCamp (pago, com cursos gratuitos) é mais estruturado. Para praticar em problemas reais, comparar soluções e competir, o Kaggle é gratuito e mais indicado depois de já ter alguma base.
Gamificação realmente ajuda a aprender programação?
Ajuda como motivação, não como atalho: pontos, medalhas e rankings mantêm o engajamento ao longo do tempo, mas o aprendizado em si ainda vem da prática repetida e de errar bastante. É um empurrão psicológico, não uma técnica de ensino por si só.
