Introdução ao R

# Introdução ao R
## Encontro Síncrono 02
### <br></br>Renata Oliveira
### 22/01/2021

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layout: true
  
<div class="my-footer">
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<a href="https://retaoliveira.github.io/places" target="_blank">https://retaoliveira.github.io/places</a>
</span>
</div>

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## Grupos de trabalho?

Problema:
]
]
.pull-right[
.can-edit.key-group2[
- member1
- member2
- member3
- member4
- member5

Problema:
]
]
]
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class: center, middle

## Retrospecto

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## Análise de dados com R

+ Vamos explorar conceitos, fundamentos e desenvolver habilidades de `análise de dados` para `suporte à tomada de decisão`.

+ FOCO nas informações mais importantes sobre o comportamento de seus clientes, clientes potenciais, externalidades, bem estar organizacional dentre outras dimensões.

+ Dados x Informações

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## Modelo conceitual da análise de dados

![Modelo de Data Science](https://retaoliveira.github.io/relements/figures/dataR.png)

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## Data Wrangling
![Modelo de Data Science](https://retaoliveira.github.io/relements/figures/data_cowboy.png)
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## Análise de dados serve para que?

+ Caracterização dos fenômenos e descrição dos problemas

+ Diagnóstico

+ Modelagem preditiva

+ Comunicação e processo decisório

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## Kit de trabalho do curso

.pull-left[
### .gray[Organização do curso]
.gray[
- Teams
- Sigaa
- Site
]
]
.pull-right[
### .pink[Análise de Dados]
- .pink[Construção de instrumentos de análise]
  - .pink[R]
  - .pink[RStudio]
  - .pink[tidyverse]
  - .pink[R Markdown]
- .gray[Controle de versão e colaboração:]
  - .gray[Git]
  - .gray[GitHub]
]

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class: center, middle

## O que é o R?

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## Conhecendo o R

### Interface e funcionalidades

Para uso do R no ambiente RStudio, é inicialmente necessário entender o seu funcionamento. O R é uma linguagem de programação, em plataforma open source, desenvolvida para análise de dados. SEJAM BEM VINDOS!

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## Conhecendo o R
### Interface e funcionalidades

Em um primeiro momento, o conjunto R + RStudio parece pouco amigável, mas com o tempo, é impossível não apaixonar-se pelas infinitas possibilidades que temos ao utilizar o R.

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## Conhecendo o R
### Interface e funcionalidades

A comunidade do R é bastante ampla e colaborativa. Assim: BUSQUE AJUDA!!!!!

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## Variáveis, funções e *packages*

Sua estrutura fundamenta-se em uma grande variedade de ferramentas quantitativas, organizadas por meio de **objetos**, **funções** e **packages**. A instalação `base` do R já contempla uma série de funções e *packages*. *Packages* adicionais podem ser instalados quando for necessário ou interessante. Para instalação de *packages*, utiliza-se a função `install.packages()`.

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## Novos conceitos

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## Reprodutibilidade

Objetivos no curto prazo:

- As tabelas e figuras são reprodutíveis a partir do código e dos dados?
- O código realmente faz o que você acha que faz?
- Além do que foi feito, é claro *por que* foi feito?

Objetivos no longo prazo:

- O código pode ser usado para outros dados?
- Você pode estender o código para fazer outras coisas?

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## O que é Markdown?

Segundo o criador da linguagem:

> Markdown is a text-to-HTML conversion tool for web writers. Markdown allows you to write using an easy-to-read, easy-to-write plain text format, then convert it to structurally valid XHTML (or HTML).
>
> John Gruber

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## Rmarkdown

.midi[
- **rmarkdown** e os vários pacotes que o suportam permitem aos usuários R escrever seu código e texto em documentos computacionais reprodutíveis

- Geralmente nos referiremos aos documentos R Markdown (com extensão `.Rmd'), por exemplo *"Faça isso em seu documento R Markdown "* e raramente discutiremos o carregamento do pacote rmarkdown
]
]
.pull-right[
<img src="img/rmarkdown.png" width="60%" style="display: block; margin: auto;" />
]

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### Tour: R e RStudio

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## RMarkdown

Vou colocar aqui algumas informações-chave sobre a construção geral de informações a partir do uso do RMarkdown. Entretanto, informações adicionais podem ser obtidas de maneira detalhada no site:

+ [Documentos dinâmicos no R by Fernando Mayer & Walmes Zeviani](http://cursos.leg.ufpr.br/prr/capDocDin.html)
]

Para demarcar seções e subseções, utilize os `hashtags`.

### Listas e ordenação

Basta enumerar:

1. Item 1
2. Item 2

]

![Figura 1: RMarkdown](https://retaoliveira.github.io/relements/figures/allison_horst/rmarkdown_rockstar.png)

]

```r
x <- rnorm(30)
x
```

```
##  [1] -1.20706575  0.27742924  1.08444118 -2.34569770  0.42912469
##  [6]  0.50605589 -0.57473996 -0.54663186 -0.56445200 -0.89003783
## [11] -0.47719270 -0.99838644 -0.77625389  0.06445882  0.95949406
## [16] -0.11028549 -0.51100951 -0.91119542 -0.83717168  2.41583518
## [21]  0.13408822 -0.49068590 -0.44054787  0.45958944 -0.69372025
## [26] -1.44820491  0.57475572 -1.02365572 -0.01513830 -0.93594860
```
]

```r
plot(x)
```

<img src="index_files/figure-html/unnamed-chunk-9-1.png" width="60%" style="display: block; margin: auto;" />
]
]

---

Também podemos fazer um histograma dessa variável simulada

```r
hist(x)
```

]

#### `YAML` (Yet Another Markup Language)

No `YAML`, os dados são escritos em forma de lista aninhada. Os metadados em `YAML` são colocados sempre no início de um documento, e são delimitados por `---`. 
]

`knitr`

]

Na [galeria do RStudio](https://rmarkdown.rstudio.com/gallery.html) diferentes estruturas de informação produzida por meio de `RMarkdown` podem ser encontradas!

]

No RStudio, crie um novo documento `R Markdown` escolhendo `Arquivo | Novo | R Markdown`.
Clique no botão `Knit HTML` na barra de ferramentas do doc para visualizar seu documento.
Na janela de pré-visualização, clique no botão `Publicar`.

É um processo em duas etapas. Na primeira etapa, você precisa registrar uma conta `RPubs` ou fazer o login, caso já tenha uma. Você escreve o título de seu documento e dá uma breve descrição (para que outros possam encontrar seu trabalho a partir da busca).

Uma vez terminado e clicando no botão `Continue` na parte inferior, você irá diretamente para o artigo publicado.

Você pode optar por atualizar seu conteúdo.

]
]

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## Uma pequena lista (por enquanto) de funções essenciais

- As funções são (na maioria das vezes) verbos, seguidos pelo objeto a que serão aplicados entre parênteses:

```r
do_this(to_this)
do_that(to_this, to_that, with_those)
```

- Os pacotes são instalados com a função `install.packages` e carregados com a função `library`, uma vez por sessão:

```r
install.packages("package_name")
library(package_name)
```

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## Funções essenciais  (continuação)

- As colunas (variáveis) em dataframes são acessadas com `$`:

```r
dataframe$var_name
```

- A documentação do objeto pode ser acessada com `?`

```r
?mean
```

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## Ambiente de trabalho do Rmarkdown

Lembre-se disso e espere que ele _o morda_ algumas vezes enquanto você aprende a trabalhar 
com R Markdown!

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## Ambiente de trabalho do Rmarkdown

```r
x <- 2
x * 3
```

```r
x * 3
```

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## Como usaremos o R Markdown?

- Cada tarefa / relatório / projeto / etc. é um documento R Markdown
- Você sempre terá um modelo de documento R Markdown para começar a atividade ou uma orientação quanto ao `template`

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## O que são os hexágonos?

.footnote[
Mitchell O'Hara-Wild, [useR! 2018 feature wall](https://www.mitchelloharawild.com/blog/user-2018-feature-wall/)
]

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## Git e GitHub

.pull-left[
<img src="img/git-logo.png" width="25%" style="display: block; margin: auto;" />
- Git é um sistema de controle de versão -- como os recursos "Track Changes" do Microsoft Word, bombado!
- Não é o único sistema de controle de versão, mas é um sistema muito popular.
]
.pull-right[
<img src="img/github-logo.png" width="25%" style="display: block; margin: auto;" />
- GitHub é a casa para seus projetos baseados em Git na internet -- como DropBox, mas muito, muito melhor

- Não utilizaremos o GitHub como plataforma para hospedagem e colaboração na web, mas aprenderemos algumas funcionalidades. 
]

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## Versioning

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## Versioning

### com mensagens humanas

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## Por que precisamos de controle de versão?

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## Como usaremos Git e GitHub?

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## Como usaremos Git e GitHub?

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## Como usaremos Git e GitHub?

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## Como usaremos Git e GitHub?

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# Dicas: Git e GitHub

- 99% do tempo você usará o git para `add`, `commit`, `push` e `pull`.

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- Uma excelente fonte para aprender a trabalhar com git e R: [happygitwitwithr.com](http://happygitwithr.com/).

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## Encaminhamentos:

1. Tutorial de R - Swirl
2. Atividades no SIGAA
3. Projeto integrador

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class: inverse, center, middle

# DÚVIDAS?