Neste post, apresentamos a todos a nossa primeira tentativa de escrever um livro: O Zen do R! Durante as próximas semanas, todas as quartas, traremos para o nosso blog os capítulos que já escrevemos do livro e responderemos qualquer pergunta sobre o conteúdo.

No espírito de outros livros feitos em bookdown, O Zen do R está disponível para consulta gratuitamente e continuará sendo expandido com o tempo. Ele tem poucos tópicos por enquanto, então estamos abertos a sugestões de outros conteúdos sobre os quais escrever!

Sem mais delongas, o primeiro capítulo de O Zen do R…

Introdução

O Zen do R tem o objetivo de ser um livro sobre programação para não-programadores. Atualmente muitas pessoas de diferentes áreas do conhecimento acabam precisando usar a linguagem R por causa do seu grande potencial para programação estatística, mas ficam perdidas depois que aprendem o básico sobre a linguagem. Nesse sentido, este é um livro para “não-programadores” no que se refere a treinamento formal; isto não é uma introdução ao R, mas sim um guia sobre como usar o R de forma eficiente no dia-a-dia. O Zen do R também pretende destoar dos manuais mais secos e técnicos sobre programação, utilizando uma linguagem leve e acessível justamente porque parte-se do princípio de que ele será utilizado em conjunto com algum outro texto (seco e técnico) sobre como de fato programar em R.

A escolha do R é parcialmente arbitrária. Nada impede de você usar Python para a análise de dados, mas ao longo de alguns anos de experiência os autores notaram que o fato de o R ter sido feito com análise de dados em mente acaba sendo uma vantagem muito difícil de ignorar. Fora isso, o tidyverse, as infinitas ferramentas do RStudio e o engajamento da comunidade fazem com que nós achemos o R a verdadeira linguagem do data science.

Por isso, O Zen do R é um guia para acalmar os nervos daqueles que se aventuram pela primeira vez em um grande projeto em R.

Sobre o livro

A grande piada do título é que o caminho para o fluxo ideal de programação é análogo ao caminho descrito pelo Budismo para a libertação do espírito. Parece muito estranho que essas duas coisas tenham alguma relação, mas a vida é uma boa metáfora para muitos processos que encontramos no dia-a-dia!

O que você vai aprender

Essencialmente você vai aprender a usar dois pacotes e como trabalhar com quatro aspectos do processo de análise de dados: ambiente, versões, dados e arquivos. Não é necessário ler o livro em ordem porque cada uma dessas quatro sessões são completamente independentes.

Os assuntos abordados são, em ordem:

• .RData e .Rhistory: como fazer com que o RStudio não guarde nada que você fez para que você não fique mal acostumado;
• Rproj e diretórios: como usar o conceito de “projeto” para organizar seu trabalho e não se perder nos diretórios;
• Git e Github: como usar ferramentas de controle de versão para que você não corra o risco de perder seu progresso;
• Packrat: como usar o pacote packrat para manter suas dependências em ordem e atualizadas;
• Funções e dependências: como organizar arquivos, funções e dependências para maximizar a reprodutibilidade do código;
• Pacotes: como e porquê transformar um projeto em um pacote, como documentá-lo e como criar testes unitários;
• Data e data-raw: como organizar seus dados e scripts de tratamento em pastas com objetivos claros e distintos.

Sinta-se livre para pular todos os tópicos sobre os quais você sentir que já sabe o suficiente. Mas não se iluda, porque nenhum dos tópicos é inútil ou pode ser simplesmente ignorado; quanto maior for um projeto (seja uma tese de mestrado ou uma análise de dados médicos), mais necessários serão os tópicos mais avançados.

O que você não vai aprender

Primeiramente, você não vai aprender a programar R. Esse assunto é extremamente extenso e já existem livros o suficiente para ajudar com isso (vide R for Data Science), então não vou me preocupar com os detalhes do código ou com qual guia de estilo seguir.

Se você gosta de fazer códigos longos e velozes usando o base-r, se você ama as pipelines do tidyverse, se você paraleliza todos os seus loops… Nada disso importa aqui; não vou dizer qual é o melhor jeito de programar¹. Aqui você vai conhecer somente as melhores ferramentas para organizar o seu fluxo de programação.

Apesar de terem nomes parecidos, O Zen do R e O Zen do Python são diferentes justamente por causa disso. O livro do Python pretende dar sugestões de como organizar e escrever o seu código, o que não será feito aqui.

Pré-requisitos

Como talvez já tenha ficado claro, um dos principais pré-requisitos deste livro é saber a programar pelo menos um pouco de R. Você não precisa ser um profissional, mas, para ter a necessidade de melhorar o seu fluxo de análise, você antes precisa estar fazendo alguma análise.

Fora isso, o segundo principal pré-requisito é um ambiente de desenvolvimento. Grande parte das dicas do livro são baseadas em funcionalidades integradas ao RStudio, então se você quiser tirar o maior proveito possível dos ensinamentos talvez valha à pena instalar a IDE. Ainda no tocante ao R, você precisará ter instalado pelo menos os três pacotes a seguir:

# Conteúdo principal do livro
install.packages(c("usethis", "packrat"))

# Se você quiser reproduzir os exemplos
install.packages("devtools")

Você também precisa de um computador funcionando com um sistema operacional razoavelmente moderno. E uma conexão à internet.

Principais referências

O Zen do R se baseia em inúmeras referências que normalmente serão citadas juntamente com o próprio conteúdo. Mas algumas mais gerais acabariam sendo citadas o tempo todo e portanto acabarão ficando aqui:

• R for Data Science;
• bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown;
• usethis;
• Packrat: Reproducible package management for R e
• O blog da Curso-R.