No primeiro encontro trabalhamos com a gramática do pacote dplyr para manipular data frames. Hoje vamos dar alguns passos para trás e aprender os usos mais elementares da linguagem R.
0 - Começaremos discutindo os desafios da aula passada e esclarecendo dúvidas que possam ter permanecido.
1 - Se deixou algum tutorial inacabado do encontro anterior, comece por ele. Caso contrário, prossiga.
2 - Assista ao breve vídeo sobre como gerenciar projetos no RStudio: https://www.youtube.com/watch?v=ukU9iNkPX60&t=3s. Uma boa dica de leitura sobre o assunto (opcional e para o final da manhã de hoje: https://curso-r.github.io/zen-do-r/rproj-dir.html#diret%C3%B3rio-de-trabalho).
3 - Em seguida, leia o material a seguir sobre boas práticas na redação de códigos: capítulo 4 do livro R for Data Science.
4 - A seguir vá para o Tutorial 3. Nele você aprenderá um pouco mais sobre data frames, vetores e operações matemáticas em R. Este tutorial trata dos fundamentos da manipulação de dados da gramática do pacote base, que veremos em paralelo à do dplyr.
5 - Em seguida, comece o Tutorial 4 sobre operadores relacionais e lógicos e controle de fluxo.
6 - Assista ao breve vídeo sobre como enviar e fazer download de arquivos no servidor de RStudio no qual estamos trabalhando. Esse passo não é necessário caso você esteja rodando rodando o RStudio em sua máquina local.
Uma boa leitura para acompanhar este pedaço do curso são as partes II e III do livro Hands-on Programming With R, de Garret Grolemund.
Em seguida, para aprender boas práticas na redação de códigos é sugerido o capítulo 4 do livro R for Data Science, caso ainda não tenha terminado durante a aula.
Sei que trabalhar com loops pode ser um pouco chato no começo, já que a sintaxe pode parecer repetitiva e confusa. Mas, para reforçar o que vimos em aula e ganhar mais prática, vale a pena dar uma olhada no material extra. Para treinar mais os condicionais que estudamos, recomendo também a leitura dos seguintes textos:
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Para aprofundar em If, If else e ifelse() veja o seguinte tutorial (em português).
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Para aprofundar em loops for{} e discussão de vetorização em R, veja o seguinte tutorial (em português).
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Para loops while{} veja o Capítulo 11.4 do Hands on Programming with R (em inglês).
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Para expandir o conhecimento em funções, veja o seguinte tutorial (em português) ou o Capítulo 25 do R for Data Science (em inglês).
- Construa manualmente um conjunto simplificado de dados relevante ao seu trabalho.
- Utilize operadores relacionais e condicionais (if/else) para criar uma variável categórica baseada em critérios definidos por você (por exemplo: níveis de prioridade, faixas de valores etc.).
- Produza ao menos duas tabelas com a função básica table() para apresentar a relação da nova variável com variáveis originais.
Implemente uma estrutura de repetição simples (for) combinada com condicionais (if/else) para automatizar a criação ou transformação de variáveis no seu conjunto de dados. Documente claramente cada etapa realizada.
Crie um arquivo em formato .R (ou, opcionalmente, .Rmd), com comentários detalhados sobre todas as decisões e etapas realizadas.