Você costuma ler o manual?

Quando eramos crianças geralmente não tinhamos 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!

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:

RStudio IDE

Basics R

Advanced R

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

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!

Para refletir..

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!