R para Data Science: conheça essa linguagem como alternativa ao Python
Para trabalhar na área de ciência de dados é importante conhecer algumas metodologias que envolvem tanto a programação quanto a estatística e análise de dados.
Publicado em 22 de dezembro de 2022
Para trabalhar na área de ciência de dados é importante conhecer algumas metodologias que envolvem tanto a programação quanto a estatística e análise de dados.
Neste conteúdo veremos o que é a linguagem R, para que ela serve e quais são as principais diferenças entre ela e o Python. Qual delas é melhor? Dá pra aprender apenas uma? Veja a seguir.
Glossário
O que é R?
R é uma linguagem de programação bastante versátil que foi desenvolvida por dois homens neozelandeses: Ross Ihaka e Robert Gentleman, ambos profissionais integrantes do Departamento de Estatística da Universidade de Auckland.
Os dois se basearam na linguagem S para criar a R e a publicaram em 1993. Hoje R é um código gratuito, disponibilizado pela General Public licence e mantido pela R Foundation.
Aliás, a origem do seu nome vem das iniciais dos dois criadores: ambos os nomes começam com a mesma letra, o que facilitou bastante a denominação.
A linguagem R nasceu da necessidade de manipular, analisar e visualizar os dados de um jeito mais prático.
Assim como o Python, trata-se de uma POO, ou seja, programação orientada a objetos.
Outras características importantes desse código: é multi paradigma, funcional e dinâmica, mas não concentra tanta tipagem quanto outras similares.
Desde 2020 ocupa a 33ª posição no GitHub quando o assunto são as queridinhas dos desenvolvedores e profissionais que trabalham com código no geral.
A R foi especialmente pensada para fins estatísticos, já que conta com uma série de pacotes que auxiliam na criação de algoritmos de séries temporais, machine learning, análise de sobrevivência, entre outros.
Por ser open source, a comunidade de programadores está constantemente atualizando seu código, criando novas funcionalidades e bibliotecas.
Outra característica interessante é que a linguagem R pode ser executada em vários sistemas operacionais, como Windows, Mac OS, Linux, o que demonstra uma boa versatilidade.
Para que serve a linguagem R
As aplicações e usos da linguagem R abrangem uma série de áreas. As mais óbvias são a estatística e a análise de dados, mas dentro desses universos existem muitas utilidades, como por exemplo o aprofundamento do data science, o machine learning e a estatística computacional.
R tem ganhado espaço entre os profissionais dessas áreas nos últimos anos, tornando-se mais popular e mais usada nos projetos de softwares de análise de dados.
Data Science
O data science ou ciência de dados é uma disciplina que engloba diversas outras, como a computação, a estatística, a matemática e até mesmo a gestão de negócios.
Essa vertente da tecnologia estuda os dados, bem como seu processo de captação, transformação, geração e, em seguida, análise.
Como dissemos acima, a linguagem R é uma forte aliada nesse aspecto, então se faz útil quando o profissional lida diariamente com big data, mineração de dados e outros.
Machine Learning
A linguagem R conta com pacotes que ajudam na manipulação de modelos de regressão linear e não linear, clusterização e muito mais.
Todas essas features são amplamente utilizadas em projetos de detecção de padrões, que compõem o que chamamos de aprendizado de máquina ou machine learning.
No machine learning o software tem a capacidade de aprender coisas novas através de padrões e regras pré-estabelecidas.
Estatística
Por ser uma linguagem de sintaxe relativamente simples, não precisa necessariamente ser da área da programação para conseguir compreender – e até desenvolver um projeto usando R – e analisar os dados com R.
Então os pesquisadores e estatísticos, pessoas que lidam diariamente com esse tipo de análise e manipulação de informação também podem usar o R como catalisador de suas pesquisas e do cotidiano do trabalho em geral.
Ferramentas da linguagem R
R também é compreendida como um ambiente de estatística computacional e gráfica. Esse ambiente tem um conjunto de ferramentas que ajudam na manipulação de dados, realização de cálculos e organização e disposição de gráficos.
Por ser gratuita, a linguagem pode ser usada para fins comerciais, e como tem a característica multiplataforma, rodando em vários sistemas operacionais, a R acaba sendo uma verdadeira mão na roda para os programadores e cientistas de dados.
Assim como o Python, o R apresenta um modo interativo, ou seja, é possível executar expressões através de linhas de comando. Esse processo facilita o desenvolvimento, uma vez que permite a criação de um script inteiro para utilização futura.
Para ter acesso ao R e suas ferramentas é necessário entrar no Comprehensive R Archive Network ou CRAN, que é um hub de FTP e servidores web do mundo todo.
No CRAN ficam armazenados e são distribuídas as versões mais atualizadas do R, suas bibliotecas, ferramentas e também a documentação da linguagem.
Os principais data types do R são numeric, character, logical, integer e complex, e como a linguagem é amplamente usada em manipulação de dados, também conta com estruturas específicas da área, como vector, list, matrix, data frame, factors, entre outros.
Vantagens e desvantagens da linguagem R
As principais características do R são:
- Acesso integral aos algoritmos e como implementá-los;
- Tem uma comunidade significativa de colaboradores voluntários que estão o tempo todo expandindo seus recursos;
- Pessoas do mundo inteiro podem acessar as ferramentas do R através do CRAN;
- É simples e fácil reproduzir códigos criados;
- As funções da linguagem são escritas com sua própria sintaxe, o que permite avaliar de forma simples o que elas fazem.
Vantagens
- É uma linguagem gratuita e open source;
- Pesquisadores e estatísticos desenvolvem suas metodologias e as fornecem em pacotes R;
- Tem a capacidade de criar gráficos e dashboards excelentes;
- Comunidade extensa e ativa;
- Ótima linguagem para análises computacionais intensivas, simulação e programação;
- Tem diversas interfaces com SQL, que são softwares de armazenamento de dados.
Desvantagens
- Demora para dominar a linguagem R, por conta de sua complexidade;
- Por ser uma linguagem aberta, não tem suporte comercial;
- Quando se trabalha com Big Data a R é limitada pela RAM;
- Apesar de ter uma grande comunidade, é muito fácil cometer erros quando não se conhece bem a linguagem;
- São muitos métodos disponíveis e descobrir como usar uma função e as melhores maneiras de aplicá-la pode ser cansativo e frustrante;
- A preparação e organização dos dados pode ser um pouco mais confusa.
R vs. Python
Primeiramente, é importante estabelecer algumas semelhanças e diferenças-chave entre as duas linguagens de programação.
As duas são open source e têm uma grande comunidade de adeptos. Atualizações de ferramentas e novas bibliotecas são constantemente adicionadas em seus respectivos catálogos.
R é uma linguagem usada diretamente na análise estatística de dados, enquanto Python oferece uma abordagem mais generalista no que diz respeito ao data science.
Ambas as linguagens são a nata da programação orientada a objetos e aprender as duas é, num cenário ideal, o mais correto, principalmente quando o interesse do desenvolvedor é no back-end.
Tanto R quanto Python exigem uma grande dedicação de tempo e paciência para serem compreendidas e assimiladas, privilégio que nem todo mundo tem.
Python é uma linguagem mais geral e que tem uma sintaxe simplificada. R, no entanto, é construído por estatísticos e abrange uma linguagem bem particular. A seguir, veja as diferenças que mais afastam uma da outra:
- O objetivo principal do R é a análise de dados e estatísticas, enquanto o foco do Python é a desenvolvimento e apresentação;
- Usuários de R consistem principalmente em estudiosos e profissionais de pesquisa e desenvolvimento, enquanto os usuários de Python são principalmente programadores e desenvolvedores.
- A flexibilidade do R está na hora de usar as bibliotecas disponíveis, enquanto o Python proporciona uma facilidade maior para construir novos modelos do zero;
- R é mais difícil de aprender no começo, o Python já é um pouco mais linear e mais simples de aprender;
- R é integrado para ser executado localmente enquanto o Python é melhor integrado com aplicativos;
- R pode ser usado no R Studio, enquanto o Python pode ser usado nos IDEs Spyder e Ipython Notebook.
No fim das contas, qual é melhor?
Se você é um iniciante na área da ciência de dados, é importante saber que essa área, necessariamente, exige um background em estatística.
Partindo desse princípio, faça a si mesmo duas perguntas: eu quero aprender como o algoritmo funciona? Eu quero desenvolver um modelo?
Se a resposta para essas perguntas for “sim”, então é melhor começar pelo Python.
A linguagem conta com ótimas bibliotecas para manipular a matriz ou codificar os algoritmos.
Como iniciante, pode ser mais fácil aprender como criar um modelo do zero e, em seguida, alternar para as funções das bibliotecas de machine learning que o R proporciona.
Por outro lado, você já conhece o algoritmo ou quer entrar na análise de dados imediatamente, então comece a aprender as duas ao mesmo tempo.
R será uma escolha melhor quando você quiser lidar com métodos estatísticos, além de criar relatórios e dashboards para análise de dados.
Mesmo com todas essas diferenças, a lacuna estatística entre R e Python está diminuindo cada vez mais. A maior parte do trabalho pode ser feita com as duas linguagens.
É melhor escolher aquela que atende melhor às suas necessidades, sem esquecer de qual é a tendência do mercado.
É melhor quando todo mundo se encontra na mesma página. E outra: depois que você aprender a primeira linguagem de programação, assimilar a segunda é bem mais fácil.
É seguro dizer que nenhuma das duas é melhor do que a outra. A escolha entre elas vai depender única e exclusivamente de 3 fatores:
- Quais são os seus objetivos (análise estatística ou desenvolvimento);
- Quanto tempo você pode dedicar para aprender;
- E quais são os métodos mais usados no mercado de trabalho no qual está inserido.
? Vai migrar para a área de Dados?
Ufa! Parece que quanto mais a gente estuda, mais descobrimos que precisamos estudar mais. Você também tem essa impressão? ?
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