Aprendendo e Ensinando R para Análise de Dados

Um curso livre e autoinstrucional sobre como aprender e ensinar a linguagem R para Análide de Dados.

Conteúdo criado e mantido por Marcos V. C. Vital e pela equipe do Laboratório de Ecologia Quantitava da UFAL, com apoio da Creative Commons Open Education Platform.

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Todo o conteúdo deste curso está disponível de forma aberta e gratuita, sob uma licença CC BY 4.0, isso quer dizer que você:

Se quiser citar este material como conteúdo acadêmico, você pode usar o seguinte formato:

Vital, Marcos Vinícius Carneiro. Curso aberto - Aprendendo e Ensinando R para Análise de Dados. 2025. Disponível em https://marcosvital.github.io/Aprendendo-R/, DOI: em breve aqui

Apresentação

Esta página reune todos os conteúdos de um curso sobre a linguagem R e suas aplicações em análise e visualização de dados. Ele é composto por vídeos, textos, materiais complementares (como dados, scripts de R e slides) e indicações de recursos externos - tudo construído e pensado para duas coisas:

Todos os vídeos estão hospedados em meu canal do Youtube dentro de uma playlist dedicada (link aqui em breve). Os conteúdos para download estão disponíveis aqui mesmo nesta página, dentro do repositório do GitHub usado para criá-la. Textos complementares escritos por mim estarão na minha página do Medium, e conteúdos externos serão sinalizados ao longo do caminho.

O conteúdo está dividido em dois Blocos: “Bloco 1: Aprendendo R” e “Bloco 2: Ensinando R”. Dentro de cada bloco o curso está dividido em Módulos que organizam o conteúdo.

Avisos importantes: o conteúdo foi criado e planejado para ser consumido na ordem exposta aqui, mas você tem total liberdade de usá-lo como preferir. Lembre-se que este curso é autoinstrucional: isto quer dizer que você irá ditar o ritmo e a forma de estudar, e também que ele não possui vínculo institucional, não oferece qualquer tipo de certificado e não tem qualquer tipo de acompanhamento ou tutoria, ok?

Este curso foi lançado pronto, mas pode passar por atualizações e expansões. Você pode acompanhar as novidades simplesmente conferindo a página de tempos em tempos, ou seguindo o meu canal do Youtube para receber notificações de novos vídeos.

Sumário:

Aprendendo R para Análise de Dados (Bloco 1)

Ensinando R para Análise de Dados (Bloco 2)

Organização do material disponível para download:

Bloco 1: Aprendendo R para Análise de Dados

Nosso ponto de partida é começar a aprender mais sobre o R! Não se preocupe: se você nunca ouviu falar ou se sabe bem pouco sobre o R, o conteúdo a seguir foi pensando em você. Se você já tentou lidar com o R antes e achou tudo muito difícil, complicado ou frustrante: não se preocupe também, prometo que nossa jornada foi pensada para ser fluida, amigável e até mesmo (juro!) divertida!

Módulo 1: vamos começar!

Neste primeiro módulo vamos saber mais sobre o formato e propósito do curso, ter um primeiro contato com o R e “preparar o terreno” para iniciarmos nossas atividades práticas. Vocês irão aprender mais sobre o que é o R, como instalá-lo junto do RStudio (ou como usar a versão de navegador, se for o melhor para você) e como deixar o Rstudio pronto para uso.

Aula 1: Visão geral do curso

Vamos começar entendendo bem o que vamos aprender, o que não vamos aprender e mais alguns detalhes sobre o formato do nosso curso. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Slides disponíveis da aula 1:

Aula 2: primeiro contato com o R (apenas para olhar)

Nesta aula, convido vocês a me acompanharem apenas olhando uma sessão do R. O objetivo aqui ainda não é explicar em detalhes como ele funciona, e nem que vocês reproduzam o que eu estou fazendo: a proposta é apenas mostrar o R em funcionamento, para vocês começarem a entender melhor do que se trata. Então assistam sem pressão, e ninguém precisa ainda ter o R funcionando para acompanhar esta aula, certo? A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Script criado na aula 2:

Aula 3: o que é o R e por que usá-lo?

Nesta aula vou falar mais sobre o que é o R, e o que ele tem de tão interessante assim para querermos aprender a usá-lo. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Slides disponíveis da aula 3:

Aula 4: instalando e configurando o R e o RStudio

Nesta aula vamos preparar as coisas para colocar a mão na massa! Vou mostrar como é feita a instalação do R e do RStudio, e mostrar a alternativa para trabalhar na nuvem (usando um navegador, sem instalar nada) para quem precisar. Por fim, vou mostrar como configuramos o RStudio para ele ficar prontinho para uso! A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Leitura recomendada para finalizar o Módulo 1

Módulo 2: primeiros passos no R!

Tudo pronto para começar a praticar? Se você já instalou o R e o RStudio ou preparou o seu acesso à versão na nuvem, então podemos seguir e começar a trabalhar na prática. Vamos lá?!

Aula 5: meu primeiro Script no R!

Vamos começar a usar o R? Nesta aula vamos criar um script e dar nossos primeiros passos na linguagem R. Agora é pra valer, vamos lá! A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 6: as funções no R

Agora que temos um script, vamos entender o primeiro dos dois elementos centrais do funcionamento da linguagem R, as funções. Vamos lá! A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 7: os objetos no R

Agora que vocês já sabem o que é uma função e como elas são reconhecidas no R, vamos para o outro elemento central da linguagem: os objetos. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Script usado da aula 5 até a 7:

Módulo 3: conceitos básicos e “data frames” no R

Agora que vocês já tiveram um primeito contato e dominaram a lógica básica do R, vamos partir de alguns conceitos fundamentais da Estatística e começar a trabalhar no R com dados em forma de planilha - o que no R será chamado de “data frame”.

Aula 8: primeiros conceitos de Estatística

Antes de retomarmos nossa prática no R precisamos trabalhar com alguns conceitos fundamentais. Entender o que são amostras, unidades amostrais e variáveis servirá de base para o que faremos a seguir, então vamos lá. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Slides disponíveis da aula 8:

Planilha criada na aula 8:

Aula 9: primeiros passos com dados no R, lidando com os “data frames”

Agora vamos aprender a respeito do formato de objeto que o R chama de “data frame”, que equivale ao que no dia à dia chamamos de “planilha de dados”. Nesta primeira aula de uma sequência de quatro (agora da aula 9 até a aula 12) vamos aprender o básico sobre este formato, e ao longo do caminho vamos criando um script para aprender praticando. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 10: linhas e colunas em um data frame no R

Agora que vocês já tem uma visão de como o R lê um conjunto de dados típico, nós vamos aprender mais sobre a forma como ele lê e entende as linhas e colunas de um data frame. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 11: usando a função which para fazer perguntas e explorar data frames no R, parte 1

Vamos aprender uma nova função? A função which () vai nos ajudar imensamente a trabalhar com data frames no R. Vamos conhecê-la e começar a usá-la nesta aula. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 12: usando a função which para fazer perguntas e explorar data frames no R, parte 2

Vamos avançar mais um pouquinho com a função wich (), e explorar diferentes formas de trabalhar com o R para se chegar em um mesmo resultado. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Módulo 4: estatística descritiva no R, e primeiros gráficos

Agora que temos um domínio básico do R e dos data frames, podemos avançar para aspectos práticos bem importantes - e vamos começar com as ferramentas estatísticas usadas para se resumir e descrever dados: a Estatística Descritiva. Aqui vamos aprender sobre medidas de tendência central e de dispersão, e também sobre as medidas de posição. Também vamos fazer nossos primeiros gráficos, e com isso aprender R e Estatística ao mesmo tempo.

Aula 13: Estatística Descritiva parte 1, média e desvio padrão

Vamos voltar por um instante aos slides, e pensar na “boa e velha” média aritmética e como usá-la de forma adequada junto do Desvio Padrão. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Slides disponíveis da aula 13:

Aula 14: média e desvio padrão no R, e como lidar com NAs (além de um histograma de brinde!)

Agora vamos voltar ao R e aprender a calcular média e desvio padrão na prática, além de aprendermos a lidar com dados ausentes (os NAs) e de quebra criar um pequeno histograma. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 15: Estatística descritiva parte 2, as medidas de posição (mediana, quartis e percentis)

Terminamos a aula com um “gancho”, indicando que nem sepre a média+desvio é uma boa maneira de representar os dados. Então vamos olhar para uma boa alternativa: as medidas de posição. Primeiro, vamos com slides para entender o básico. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Slides disponíveis da aula 15:

Aula 16: calculando medidas de posição no R (mediana, quartis e percentis)

Agora vamos voltar à prática, e aprender a calcular as medidas de posição que desejarmos no R. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Script usado nas aulas 14 e 16:

Leitura recomendada para finalizar o Módulo 4:

A leitura a seguir, de um texto do meu blog, complementa um pouco o que vimos em aula (de forma bem leve e descontraída).

Módulo 5: dicionáros de funções, projetos no RStudio e lendo arquivos com dados

Avançamos bastante, não foi? Agora vamos criar um material de apoio (com um dicionário de funções), aprender a lidar com um projeto no RStudio e a ler dados de uma planilha em arquivo.

Aula 17: criando nosso dicionário de funções do R

Nesta aula vamos criar um documento compartilhado, que irá funciona como material de apoio para a disciplina e inclui um dicionário de funções do R! Vamos lá? A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Documento criados na aula 17 - material de apoio e dicionário de funções:

Aula 18: criando um projeto no RStudio

Antes de avançarmos mais com o R, precisamos aprender como criar um projeto no RStudio, pois a partir daqui vamos sempre usar este recurso para trabalharmos e aprendermos mais sobre o R. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 19: lendo uma planilha de dados no R usando arquivo csv

E finalmente chegou a hora! Vamos aprender a ler uma planilha de dados no R, usando como base o formato csv. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Script usado na aulas 19:

Dados usados na aulas 19:

Aula 20: baixando os conteúdos do curso do repositório

Todos os arquivos disponibilizados para vocês aqui no curso ficam hospedados em um repositório do GitHub, e nesta breve aula eu mostro como vocês podem acessar e baixar materiais como slides, scripts e dados. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Módulo 6: primeiros passos na exploração de dados

Vamos avançar mais! Agora que vocês já sabem ler arquivos de dados no R, organizar projetos no RStudio e os fundamentos básicos de estatística descritiva, podemos exercitar um pouco a nossa capacidade de explorar dados no R. Vamos seguindo!

Aula 21: lendo e preparando os dados dos Pinguins de Palmer no R para exploração

Como ponto de partida, vamos conhecer os dados dos Pinguins do Arquipélago Palmer, e prepará-los para começarmos a trabalhar e aprender mais sobre dados no R. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 22: iniciando a exploração dos dados dos Pinguins de Palmer e tabulando dados de uma variável categórica

Vamos seguir com os dados que apresentamos na aula passada, e aprender a usar a função table () com o objetivo de criar um gráfico de barras. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 23: seguindo com a exploração dos dados dos Pinguins de Palmer e criando um gráfico de barras

Terminamos a aula passada criando um gráfico de barras com a função barplot (), e agora vamos aprender a usá-la com mais detalhes, editando alguns elementos importantes. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 24: resolvendo a tarefinha da aula 23!

Aqui vou aprensentar bem rapidamente a solução da tarefa propostas na aula passada. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 25: seguindo com a exploração dos dados dos Pinguins de Palmer e criando um histograma

Agora vamos aprender a criar histogramas com variáveis quantitativas, usando a função hist (). A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 26: explorando mais os dados dos Pinguins de Palmer, agora selecionando dados por espécie

Avançando um pouco, vamos agora criar nossos histogramas de forma separada para cada uma das três espécies. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 27: finalizando a exploração dos dados dos Pinguins de Palmer, e aprendendo as funções split e tapply

Para finalizar esta sequência de aulas brincando com os dados dos Pinguins de Palmer, vamos agora aprender duas funções muito úteis no dia à dia do R: a split () e a tapply (). A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Dados e Scripts das aulas 21 a 27:

Módulo 7: resolvendo problemas, procurando ajuda e a comunidade do R

Nós avançamos bastante na nossa jornada de uso do R, e agora é um momento bem importante para conversamos sobre como resolver problemas e erros que surgem no dia à dia de uso da linguagem, como procurar ajuda na internet e termos uma visão geral da comunidade de usuários e entusiastas do R (e como ela pode nos ajudar, e muito).

Aula 28: não eRRe no R! (ou erre sim, mas aprenda a contornar os erros e seguir adiante)

Como primeiro momento de aprender a lidar com desafios para quem está aprendendo (e mesmo para quem já conhece bem), vamos aprender mais sobre os erros no R! A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 29: o sistema de ajuda e documentação do R

O R conta com um sistema interno de ajuda e documentação, e explorá-lo aos poucos é uma parte essencial do nosos processo de aprendizagem. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 30: procurando ajuda online, resolvendo problemas e a comunidade do R

Para finalizar nosso módulo, vamos parar um instante para entender como buscar ajuda e resolver problemas com o R, aproveitando da vasta comunidade envolvida com a linguagem. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Para finalizar o módulo 7: textos e recursos importantes!

Aulas extras: delineamento experimental e método hipotético dedutivo

Interrompemos nosso fluxo de aulas para um assunto importante: a forma como planejamos nossas coletas de dados e como pensar em Perguntas, Hipóteses e Predições a partir da lógica hipotético dedutiva. Aqui aproveito vídeos que gravei para a minha disciplina de Bioestatística, disponíveis no meu canal e agora incorporadas a este curso.

Aula: formulando perguntas e delineando experimentos.

Nesta primeira aula sobre o assunto, apresendo alguns dos fundamentos do Delineamento Experimental e falo sobre a lógica hipotético-dedutiva. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula: um exemplo de delineamento experimental.

Nesta segunda aula sobre o tema, eu uso um exemplo da área de Ecologia para ilustrar os conceitos de delineamento experimental dentro do arcabouço da lógica hipotético dedutiva. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Módulo 8: gráficos no R e visualização da relação entre variáveis

Agora daremos um passo importante na nossa jornada de aprendizagem de R: vamos olhar com mais cuidado e profundidade para os gráficos. Iniciaremos revendo os que já conhecemos, e depois avançaremos para os gráficos que nos permitem investigar a possível relação entre duas variáveis escolhidas.

Aula 31: avançando com gráficos no R

Vamos iniciar um novo e importante módulo, e nesta primeira (e breve) aula vamos falar sobre o que está por vir. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 32: histogramas no R

Vamos voltar as histogramas? Mas agora que sabemos mais sobre o uso do R, vamos editá-lo, observar dados por trás e gerar um script modelo. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 33: gráficos de barras simples no R

Assim como voltamos aos histogramas, também vamos voltar aos gráficos de barras - e novamente vamos explorar com cuidado, para também gerar um script modelo. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 34: perguntas, hipóteses, predições e relações entre variáveis em gráficos

Vamos voltar um pouquinho aos slides, e pensar um pouco em como gráficos podem nos ajudar a explorar e entender a relação entre duas variáveis. Neste ponto pode ser interessante ter assistido as aulas extras sobre Delineamento e sobre Método Hipotético Dedutivo que foram disponibilizadas acima. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Slides disponíveis da aula 34:

Aula 35: boxplots no R

Vamos conhecer os boxplots, usando-os para interpretar a relação entre uma variável explicativa categórica e uma resposta quantitativa, criando um script modelo. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 36: explorando distribuições de frequência no R

Agora que conhecemos bem os histogramas, os boxplots e sabemos um pouco de estatística descritiva, vamos usar estas ferramentas para entender mais sobre como os valores de variáveis quantitativas podem se distribuir. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 37: gráficos de dispersão no R

Agora vamos aprender sobre como usar gráficos de dispersão para entender a relação entre duas variáveis quantitativas. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 38: gráficos de barras no R

Agora vamos aprender sobre como usar gráficos de barras para entender a relação entre duas variáveis categóricas no R. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 39: editando os níveis de uma variável categórica e adicionando legendas nos gráficos

Vamos continuar com nossa aula sobre os gráficos de barras, e vamos usar nosso exemplo para aprender a alterar a ordem dos níveis de um fator, alterar as cores do gráfico e adicionar uma legenda. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 40: boxplots na horizontal no R

Vamos voltar aos boxplots, mas agora iremos inverter os eixos e pensar em como explorar a relação de uma variável explicativa quantitativa e uma resposta categórica. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 41: gráfico de dispersão com categorias no R

Vamos voltar aos dados dos pinguins de Palmer e aos nossos gráficos de dispersão, para fazer algo diferente: adicionar uma terceira variável no gráfico (e não vai ser gráfico 3D!). A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Dados e Scripts das aulas 32 a 41:

Módulo extra: aprendendo com estudantes!

Neste módulo teremos aulas gravas por estudantes do Laboratório de Ecologia Quantitativa da UFAL e de outras pessoas convidadas. A proposta é que alguém que esteja aprendendo R compartilhe algo de útil, interessante ou empolgante que aprendeu! Não são vídeos com uma ordem fixa para serem assistidos, você pode acompanhar como preferir, ok?

Aprendendo sobre o pacote SkimR com Luis Filipe

Nesta aula, Luis Filipe irá mostrar o uso da função skim() do pacote SkimR. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aprendendo sobre controle de versões com Lupin Teles

Nesta aula, Lupin irá mostrar como conectar o RStudio com o GitHub para trabalhar com controle de versões no R. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Bloco 2: Ensinando R para Análise de Dados

Agora chegamos em nossa segunda etapa, e de posse dos nossos conhecimentos sobre o R e seu uso, vamos pensar em como ensinar isso para outras pessoas!

Módulo único: pensando nos processos de ensino e aprendizagem de R

Aula 1: visão geral

Nesta primeira aula do nosso bloco “Ensinando R” quero compartilhar um pouco do “por que estou aqui” e minha visão geral sobre Ensino e Aprendizagem de R. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 2: pensando no planejamento de um curso de R

Nesta aula vou usar a própria estrutura deste curso para refletir sobre as etapas de aprendizagem de R. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 3: vamos errar no R!

Nesta aula vamos conversar sobre errar ao longo do caminho e usar estes erros como ferramentas didáticas. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 4: pensando em caminhos diferentes e em como escrever scripts

Nesta aula vamos refletir sobre como escolher e mostrar caminhos diferentes para as mesmas tarefas, e falar um pouco sobre formas de organizar os comandos ao longo de um script. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Aula 5: pontos centrais e a alegria de aprender!

Nesta aula vamos revistar os pontos cetrais que vejo como fundamentais sobre o ensino do R. A imagem a seguir irá te direcionar para o vídeo no Youtube (use a opção de abrir em outra aba se desejar):

Slides disponíveis do Bloco 2:

Por enquanto é só… mas mais conteúdo pode chegar em breve, então fique de olho!