Aprender R: Curso Code
Aprender R: Curso Code — Escreva código em R e veja o gráfico e a tabela
Aprender R: Curso Code é um app para iOS e Android de programação em R, voltado para análise de dados e estatística. Você lê uma lição curta, escreve código R no editor integrado, executa e vê o gráfico ou a tabela de dados aparecer no app. São 43 cursos, do seu primeiro vetor até regressão, com um mentor de IA e simuladores interativos de estatística.
- Preço
- Grátis, upgrade para Pro
- Plataformas
- iOS e Android
- Idiomas
- 22
- Classificação etária
- 4+
- Executor de código
- R 4.0, requer conexão com a internet
- Requisitos
- iOS 15.1 ou posterior
- App Store
- 5.0 ★ (1)
R foi criado para trabalhar com dados, por isso o resultado é tão importante quanto o código.
Uma instrução de impressão não é uma recompensa muito empolgante em R. O que realmente importa é um histograma, uma tabela que você pode ordenar ou uma linha ajustada. Por isso, este app exibe os gráficos de plot(), hist(), boxplot() e barplot(), além de data frames como tabelas de verdade logo após a execução, em vez de deixar você diante de uma parede de texto.
O que é
Aprender R: Curso Code é um tutorial de R, curso de R e editor de código para iOS e Android. São 43 cursos com 159 lições, classificadas de A1 a C1, que abordam vetores e data frames, dplyr e tidyr, gráficos com ggplot2, análise exploratória de dados, probabilidade e estatística, além de temas avançados como tidymodels, Shiny e estatística bayesiana com RStan. O editor executa seu código em um interpretador R 4.0 real nos servidores do app, por isso requer conexão com a internet, e um mentor de IA pode explicar uma mensagem de erro, uma tabela ou um gráfico.
Dentro do app
Como ele é
O curso
O que o curso de R aborda
43 cursos e 159 lições da lista de cursos do próprio app, classificados de A1 a C1. Essas oito etapas dão forma à trilha.
Boas-vindas ao R e Introdução ao R e ao RStudio
Instalação do R, navegação pelo RStudio, aritmética básica, criação de objetos e organização do espaço de trabalho.
Tipos e estruturas de dados, matrizes e valores ausentes
Vetores, matrizes e fatores, sequências, conversão de tipos e como NA e NaN se comportam nos cálculos.
Funções, fluxo de controle, strings e datas
Escrita de funções, lógica de if e loops, depuração, formatação de strings, trabalho com datas e classificação e ordenação de valores.
Manipulação de dados e Tidyverse
Filtragem e resumo com dplyr, remodelagem com tidyr e leitura de arquivos com readr e readxl.
Visualização de dados
Criação de gráficos primeiro com o R base e, depois, de gráficos em camadas com ggplot2.
Análise exploratória de dados e estatística
Descrição de um conjunto de dados, probabilidade, simulação e análise estatística, com simuladores para ver cada ideia em movimento.
Programação funcional, modelagem e Shiny
purrr, machine learning com tidymodels, random forests, aplicações Shiny e APIs Plumber.
Tópicos especializados e avançados
Mineração de texto, análise geoespacial, desenvolvimento de pacotes, desempenho e computação paralela, além de estatística bayesiana com RStan.
Como funciona
Uma sessão de estudo típica
Uma sessão alterna entre entender uma ideia e conferi-la com resultados reais, para que o resultado de cada conceito seja algo que você possa observar.
Abra a lição de hoje
Continue de onde parou ou escolha um tema no percurso de aprendizagem. Cada lição começa com uma explicação curta em linguagem simples e uma pergunta rápida para confirmar que a ideia foi compreendida.
Edite o código e execute-o
Abra o editor de R, altere o exemplo e execute-o. Os resultados em texto vão para o console, as chamadas de plot desenham um gráfico e um data frame aparece como uma tabela que pode ser ordenada, com um resumo das colunas e valores NA destacados.
Pergunte quando algo não estiver claro
Se uma mensagem de erro for difícil de entender, o R Error Doctor a traduz para uma linguagem simples e sugere uma correção. Se você não entender um resultado, uma tabela ou um gráfico, o mentor de dados com IA explica o que está sendo exibido.
Pratique com dados que você pode explorar
Faça tarefas guiadas com conjuntos de dados integrados, como mtcars, iris e airquality, monte uma análise célula por célula no notebook ou importe um CSV seu.
O que está incluído
O que há no app
43
cursos de R, 159 lições
Um percurso de aprendizagem classificado de A1 a C1: vetores, matrizes, fatores, strings e datas, fluxo de controle, manipulação de dados, visualização, estatística e temas avançados, como apps Shiny e APIs Plumber.
Gráficos
Gráficos e tabelas gerados pelo seu próprio código
plot(), hist(), boxplot() e barplot() desenham dentro do app, e os data frames aparecem como tabelas que você pode ordenar, com um resumo das colunas e valores ausentes marcados.
12
Simuladores de estatística
Workshops interativos sobre a curva normal, o teorema central do limite, valores-p, correlação, ajuste de uma linha, tamanho da amostra e anatomia de um boxplot, cada um mostrando o código R por trás do que você movimenta.
Conjuntos de dados
Dataset Lab e R Notebook
Tarefas guiadas com mtcars, iris, airquality e cinco arquivos CSV de prática, além de um notebook célula por célula para criar sua própria análise. Você também pode importar seu próprio CSV.
Error Doctor
Erros de R em linguagem simples
O R Error Doctor reescreve mensagens de erro difíceis de entender em palavras simples e sugere uma correção, usando uma abordagem de base R quando houver uma.
Projetos
Projetos e missões de análise
3 projetos de análise de ponta a ponta com um cartão de resultados compartilhável, 20 projetos guiados de programação e 60 missões nos níveis fácil, médio e difícil.
Contexto
Para que R é usado e ele é uma boa primeira linguagem de programação?
R é uma linguagem criada para estatística e análise de dados. Pesquisadores, analistas, bioestatísticos, economistas e psicólogos usam R para limpar dados, resumi-los, testar uma hipótese e apresentar o resultado em um gráfico. É uma primeira linguagem razoável quando seu objetivo são dados, porque até um script curto produz algo significativo: uma média, uma linha de regressão, um gráfico. É uma escolha menos adequada se você quer criar sites ou apps para celular, áreas em que uma linguagem de uso geral se encaixa melhor.
Vetores primeiroa ideia por trás de todo o resto
Em R, um único número é apenas um vetor de comprimento um, e a maioria das operações funciona com um vetor inteiro de uma só vez. Quando isso faz sentido, os loops se tornam menos frequentes e o código fica mais curto — e é também por isso que R parece estranho para quem vem de outras linguagens.
Data framesa versão de uma planilha no R
Um data frame é uma tabela em que cada coluna contém um tipo de valor e cada linha representa uma observação. Conjuntos de dados de prática integrados, como mtcars e iris, são data frames, e quase toda análise que você verá começa carregando ou criando um.
Valores ausentes (NA)a primeira surpresa dos dados reais
R marca um valor desconhecido como NA e se recusa a fazer suposições. A média de uma coluna que contém um único NA também é NA até que você diga como tratá-lo, e é por isso que lidar com valores ausentes é uma habilidade inicial, não avançada.
Base R e tidyverseduas maneiras de dizer a mesma coisa
Base R é o que vem com a linguagem. tidyverse é uma família de pacotes (dplyr, tidyr, ggplot2, readr) que muitos analistas preferem para remodelar dados e criar gráficos. A maior parte do código R do mundo real combina os dois, então é útil saber ler cada estilo.
Para quem é
Para quem é — e para quem não é
É uma boa opção se você
- Está fazendo uma disciplina de estatística, bioestatística, psicologia ou economia que usa R
- Trabalha com planilhas e quer passar sua análise para o código
- Quer uma primeira linguagem de programação feita para dados, e não para sites
- Quer ler código R e entender o que um resultado estatístico está dizendo
- Aprende melhor alterando uma linha e vendo o gráfico ser redesenhado
Não é a ferramenta certa se você
- Precisa executar dplyr, ggplot2 ou tidymodels no próprio celular: o executor integrado ao app usa o R base 4.0, então essas lições ensinam o código e as ideias, e você executa os pacotes em um computador
- Espera programar offline: o editor envia seu código para os servidores do app, então é necessário ter conexão
- Quer que tudo seja gratuito: o primeiro curso é grátis, e o Pro desbloqueia o restante
- Está procurando um curso geral de desenvolvimento web ou de apps
Dúvidas
Perguntas frequentes
Qual é a melhor maneira de aprender programação em R pelo celular?
Procure um app que permita executar R e mostre o resultado, porque o valor do R está nos gráficos, nas tabelas e nos resultados estatísticos. O Aprender R: Curso Code tem um editor integrado conectado a um interpretador R 4.0 real, então gráficos e data frames aparecem após cada execução. Lições curtas, um notebook e 12 simuladores de estatística completam a experiência, e o app é gratuito para começar no iOS e no Android.
O app executa código R de verdade ou apenas mostra exemplos?
Ele executa R de verdade. Seu código vai para um interpretador R 4.0 nos servidores do app, e o resultado retorna como texto, gráfico ou tabela. Como isso acontece online, o Aprender R: Curso Code precisa de conexão com a internet sempre que você toca em executar.
Posso usar dplyr e ggplot2 dentro do app?
As lições ensinam dplyr, tidyr, ggplot2 e outros pacotes do tidyverse, mas o executor integrado ao app usa o R base 4.0 com seus pacotes recomendados. Para executar pacotes como dplyr, ggplot2 ou tidymodels por conta própria, use R em um computador. Quando existe uma alternativa no R base, o R Error Doctor do Aprender R: Curso Code mostra como usá-la.
R é uma boa primeira linguagem de programação para análise de dados?
Sim, se o objetivo são os dados. O R foi criado para estatística, então resumir uma coluna, desenhar um histograma ou ajustar uma reta exige apenas algumas linhas. O Aprender R: Curso Code não pressupõe experiência e começa com a instalação do R e o armazenamento de valores em variáveis, avançando depois para data frames e gráficos.
O que posso praticar além das lições?
O Aprender R: Curso Code inclui um Dataset Lab com mtcars, iris, airquality e cinco arquivos CSV para prática, cada um com tarefas guiadas, e você pode importar seu próprio CSV. Há também um R Notebook para construir uma análise célula por célula, 60 missões de programação e um desafio diário de dados.
O que são os simuladores de estatística?
São 12 oficinas interativas nas quais você move um controle deslizante e observa o resultado mudar: a curva normal, o teorema do limite central, valores-p, correlação, ajuste de uma reta, tamanho da amostra, anatomia do boxplot e muito mais. Cada uma mostra o código R por trás dela, conectando a ideia à sintaxe no Aprender R: Curso Code.
O Aprender R: Curso Code é gratuito?
O download é gratuito, e o primeiro curso, Welcome to R, também é grátis. A versão gratuita inclui uma prévia de cada lição, o editor R, o Error Doctor, 6 dos 12 simuladores, 3 conjuntos de dados, 1 projeto guiado, 1 projeto de análise, 2 missões e uma cota diária do mentor com AI, além de exibir anúncios. O Pro desbloqueia todos os cursos, projetos, simuladores e conjuntos de dados, o exame e o certificado, além de remover os anúncios. O app está listado como Aprender R: Curso Code no Google Play e como Learn R: Data Analysis & Code na App Store.
Como funciona a cobrança do Pro?
O Pro é uma assinatura semanal, mensal ou anual, ou uma compra única vitalícia. Você escolhe quando a oferta aparece no app, e a compra é processada pela App Store ou pelo Google Play.
Há um certificado?
Sim. Passar no exame final de Aprender R: Curso Code dá a você um certificado de conclusão em R, incluído no Pro. Ele mostra que você concluiu o material do curso; não é uma qualificação acadêmica.
O app é conectado à R Foundation ou à Posit?
Não. Aprender R: Curso Code é um app independente e não é afiliado nem endossado pela R Foundation ou pela Posit. Está disponível para iOS e Android em 22 idiomas.
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