O que é linguagem de programação R? Introdução e noções básicas de R

Por: Evelyn Clarke Evelyn Clarke
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R é uma linguagem de programação gratuita e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos, criada por Ross Ihaka e Robert Gentleman e atualmente mantida pela Equipe Central do R, com mais de 20,000 pacotes no CRAN.

  • 🔘 Origens: A linguagem R teve início na Universidade de Auckland em 1993 como uma implementação aberta da linguagem S.
  • ☑️ Pontos fortes: Inferência estatística, análise de dados e aprendizado de máquina continuam sendo as três tarefas em que o R se destaca.
  • ✅ Pacotes: O CRAN hospeda mais de 20,000 pacotes contribuídos, desde manipulação de dados com o tidyverse até modelagem com XGBoost.
  • 🧪 Comunicação: R Markdown, Quarto e Shiny transformam uma análise em relatórios, slides ou aplicativos interativos.
  • 🛠️ Ferramentas: O RStudio, o IDE da Posit, adiciona um editor, gerenciamento de projetos e suporte ao GitHub Copilot.
  • ⚠️ Escolhendo: O R é adequado para trabalhos que envolvem muita estatística, enquanto Python Lidera a aprendizagem de máquina na produção e a engenharia em geral.
Saiba Mais

O que é a linguagem de programação R?

O que é software R?

R R é uma linguagem de programação e software livre desenvolvida por Ross Ihaka e Robert Gentleman na Universidade de Auckland em 1993. R possui um extenso catálogo de métodos estatísticos e gráficos. Inclui algoritmos de aprendizado de máquina, regressão linear, séries temporais e inferência estatística, entre outros. A maioria das bibliotecas do R são escritas em R, mas para tarefas computacionais complexas, utiliza-se C. C++ e FortraO código n é preferível.

A linguagem R não é usada apenas por acadêmicos; muitas grandes empresas também a utilizam, incluindo a Uber. Google, Airbnb e Facebook. O desenvolvimento agora é gerenciado pela Equipe Central do R, e a linguagem ainda está em fase ativa de lançamentos — o R 4.6.1 chegou em junho de 2026.

A análise de dados com R segue uma série de etapas: programação, transformação, descoberta, modelagem e comunicação dos resultados.

  • Programa: R é uma ferramenta de programação clara e acessível
  • TransformamO R é composto por uma coleção de pacotes projetados especificamente para ciência de dados.
  • DescubraInvestigue os dados, refine sua hipótese e analise-a.
  • Modelo:R fornece uma ampla gama de ferramentas para capturar o modelo certo para seus dados
  • ComunicarIntegre código, gráficos e resultados em um relatório com R Markdown ou crie aplicativos Shiny para compartilhar com o mundo.

Para que é usado o R?

Esses cinco passos se traduzem em três áreas de trabalho onde o R é a escolha padrão:

  • Inferência estatística — testes de hipóteses, intervalos de confiança e modelos de regressão
  • A análise dos dados — importação, limpeza, reshaping e tabelas de resumo
  • Aprendizado de máquinas — classificação, agrupamento e previsão via caret, tidymodels e XGBoost

R por Indústria

Se analisarmos o uso do R por setor, veremos que o meio acadêmico vem em primeiro lugar. O R é uma linguagem criada para estatística e é a primeira escolha na área da saúde, seguida pelos setores governamental e de consultoria. O gráfico abaixo mostra como esse uso está distribuído.

Participação dos usuários de R por setor, liderado pelos setores acadêmico e da saúde.

Pacotes R e CRAN

Os principais usos do R são, e sempre serão, estatística, visualização e aprendizado de máquina. A imagem abaixo mostra quais pacotes do R estão disponíveis emtracEssa é a pergunta mais frequente no Stack Overflow. Entre as 10 principais, a maioria delas se relaciona ao fluxo de trabalho de um cientista de dados: preparação de dados e comunicação de resultados.

Pacotes R mais questionados no Stack Overflow

Quase todos os pacotes do R estão armazenados no CRAN, o repositório abrangente de repositórios do R. ArchiA ve Network, que é gratuita e de código aberto, lista hoje mais de 20,000 pacotes contribuídos. Você pode baixá-los e usá-los para realizar tarefas. Machine Learning ou análise de séries temporais. A lista do CRAN abaixo é onde cada um desses pacotes está publicado e verificado.

A página do repositório CRAN lista os pacotes R contribuídos.

A instalação requer apenas uma chamada. install.packages("dplyr") — a razão pela qual dplyr e a família tidyverse tornou-se o conjunto de ferramentas padrão.

Comunique-se com R

Os pacotes resolvem a análise; o último passo é compartilhá-la. O R oferece diversas maneiras de apresentar e compartilhar o trabalho, seja por meio de um documento Markdown ou um aplicativo Shiny. Tudo pode ser hospedado no RPubs, GitHub ou no próprio site da empresa.

Abaixo está um exemplo de uma apresentação hospedada em RPubs.

Exemplo de apresentação em R Markdown publicada no RPubs

O RStudio aceita R Markdown — e, desde 2022, Quarto — para escrever documentos. Como mostra o menu de exportação abaixo, você pode gerar documentos em diferentes formatos:

  • Documento:
    • HTML
    • PDF/LaTeX
    • Word
  • Apresentação:
    • HTML
    • Projetor de PDF

Menu de exportação do RStudio mostrando as opções de saída em HTML, PDF e Word.

O RStudio também possui uma ótima ferramenta para criar aplicativos com facilidade. Abaixo, você encontra um exemplo de um aplicativo desenvolvido com dados do Banco Mundial.

Aplicação web Shiny construída com dados do Banco Mundial

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Por que usar R?

Saber o que o R faz é uma coisa; investir tempo nele é outra. Ciência de dados é...ping A forma como as empresas gerem seus negócios e a sua rejeição à Inteligência Artificial e ao Aprendizado de Máquina levarão uma empresa ao fracasso. A grande questão é qual ferramenta ou linguagem usar.

Existem diversas ferramentas para análise de dados, e aprender uma nova linguagem exige investimento de tempo. A imagem abaixo mostra a curva de aprendizado em relação à capacidade de negócios que uma linguagem oferece. A relação negativa implica que não existe almoço grátis: os melhores insights a partir dos dados exigem tempo para aprender a ferramenta adequada.

Curva de aprendizado versus capacidade de negócios para Excel, Power BI e SAS. Python e R

No canto superior esquerdo do gráfico, você pode ver o Excel e o Power BI. Essas duas ferramentas são fáceis de aprender, mas não oferecem recursos empresariais excepcionais, principalmente em termos de modelagem. No meio, você pode ver Python e SASO SAS é uma ferramenta dedicada à realização de análises estatísticas em negócios, mas não é gratuito; é um software do tipo "clique e execute". Python Possui uma curva de aprendizado suave e é uma ferramenta fantástica para implementar Machine Learning e IA, mas tem menos recursos de geração de relatórios. Com uma curva de aprendizado comparável, o R representa um bom equilíbrio entre implementação e análise de dados.

Você provavelmente já ouviu falar do Tableau para visualização de dados. O Tableau descobre padrões por meio de gráficos e tabelas e não leva muito tempo para aprender, mas uma ferramenta focada em visualização pode resultar em muitos gráficos sem nenhum padrão identificado. O Tableau é adequado para visualizações rápidas ou Business Intelligence; para estatística e tomada de decisões, o R é mais apropriado.

O Stack Overflow é uma grande comunidade para linguagens de programação, e está lá para ajudar quando você se depara com um problema de código ou precisa entender um modelo. Ao longo dos anos, a porcentagem de visualizações de perguntas aumentou acentuadamente para R em comparação com outras linguagens, como mostra a linha de tendência abaixo. tracIsso reflete a era de expansão da ciência de dados, mas também a demanda por R.

Tendência de compartilhamento de visualizações de perguntas no Stack Overflow para R e outras linguagens.

Na ciência de dados, duas ferramentas competem entre si: R e... Python São as linguagens de programação que definem a área.

Você deve escolher R?

Um cientista de dados pode usar duas excelentes ferramentas: R e PythonVocê pode não ter tempo para aprender ambos, especialmente quando está começando. Aprendendo modelagem estatística e algoritmos importa muito mais do que aprender uma linguagem de programação. linguagem de programação é uma ferramenta para computar e comunicar suas descobertas. A tarefa mais importante em ciência de dados é a forma como você lida com os dados: importar, limpar, preparar, criar recursos e selecioná-los. Esse deve ser seu foco principal. Tentando aprender R e Python Tentar fazer algo sem uma sólida formação em estatística raramente funciona. Cientistas de dados não são, primordialmente, programadores — seu trabalho é entender os dados, manipulá-los e encontrar a melhor abordagem.

O público-alvo principal da ciência de dados são os profissionais da área de negócios, portanto, a comunicação é fundamental: um relatório, um aplicativo web, um painel de controle. Você precisa de uma ferramenta que faça tudo isso, e é aí que o R e suas funcionalidades entram em cena. pilha de relatórios manter sua posição.

R é difícil?

Anos atrás, o R era uma linguagem difícil de dominar: confusa e não tão estruturada quanto outras ferramentas de programação. Para superar isso, Hadley Wickham desenvolveu uma coleção de pacotes chamada tidyverse. As regras do jogo mudaram para melhor — a manipulação de dados tornou-se intuitiva e criar um gráfico deixou de ser difícil.

Os melhores algoritmos para aprendizado de máquina podem ser implementados com R. Pacotes como Keras e TensorFlow permitem construir modelos de alto desempenho, e o R também possui um pacote para XGBoost, um dos melhores algoritmos para competições do Kaggle.

R pode se comunicar com outras linguagens: é possível fazer chamadas. Python, Java e C++ A partir do R. Big data também é acessível, já que o R se conecta a plataformas como Spark ou Hadoop.

Finalmente, o R evoluiu para paralelizar operações e acelerar a computação. O R já foi criticado por usar apenas uma CPU por vez; o pacote parallel agora executa tarefas em diferentes núcleos da máquina.

Perguntas Frequentes

Primeiro, instale o R a partir de um repositório CRAN e, em seguida, adicione o RStudio Desktop, que requer uma instalação prévia do R. Guia de instalação do RStudio caminha por Windows e Mac, incluindo a rota Anaconda.

R é a linguagem e o mecanismo que executa seu código. O RStudio, desenvolvido pela Posit, é um ambiente de desenvolvimento integrado que se sobrepõe ao R e adiciona um editor, console, painel de gráficos, gerenciador de pacotes e gerenciamento de projetos.

Sim. O R é distribuído sob a Licença Pública Geral GNU, portanto, uma empresa pode instalá-lo e usá-lo gratuitamente. A maioria dos pacotes do CRAN possui licenças GPL ou MIT, mas verifique a licença de cada pacote antes de redistribuir o código.

Considere a versão atual — o R 4.6.1 foi lançado em junho de 2026. Os pacotes recentes do CRAN são compilados com base em versões recentes do R, portanto, manter-se atualizado evita falhas de instalação, e o pacote renv fixa as versões quando um projeto precisa permanecer reproduzível.

Sintaxe, vetores e quadros de dados Algumas semanas de prática regular são necessárias. Atingir um nível de proficiência em modelagem e visualização geralmente leva vários meses, e a compreensão das estatísticas por trás do código leva mais tempo do que o próprio código.

Sim. O pacote DBI, juntamente com um driver, conecta o R a bancos de dados SQL, enquanto o sparklyr e o arrow lidam com dados maiores que a memória disponível. Junções complexas são executadas no servidor e apenas o resultado agregado é retornado para a sua sessão do R.

Assistentes de IA elaboram código ggplot2 e dplyr a partir de uma descrição simples, propõem estatísticas resumidas e sinalizam colunas suspeitas. Eles encurtam a primeira passagem de análise de dadosNo entanto, cada número gerado ainda precisa ser verificado em relação aos dados brutos.

Sim. Travas deslizantes portáteis Copiloto do GitHub Funciona no RStudio Desktop 2023.09.0 e versões posteriores, ativado em Ferramentas > Opções Globais > Assistente. É necessária uma assinatura do Copilot e um administrador deve habilitá-lo no RStudio Server.

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