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## O que é R?

R é uma linguagem de programação de código aberto e ambiente de software para computação estatística e gráficos. É uma das principais línguas usadas por cientistas de dados e estatísticos. Ele é suportado pela Fundação R para Computação Estatística e por uma grande comunidade de desenvolvedores de software livre. Como o R utilizou uma interface de linha de comando, pode haver uma curva de aprendizado íngreme para alguns indivíduos acostumados a usar programas focados em GUI, como o SPSS e o SAS, de modo que as extensões R, como o RStudio, podem ser altamente benéficas. Como R é um programa de código aberto e está disponível gratuitamente, pode haver uma grande atração para acadêmicos cujo acesso a programas estatísticos é regulado por meio de sua associação a várias faculdades ou universidades.

## Instalações

A primeira coisa que você precisa para começar com R é baixá-lo de seu [site oficial de](https://www.r-project.org/) acordo com o seu sistema operacional. Agora instale-o no seu computador. Para ajuda na instalação, consulte a seção de referência abaixo.

## Ferramentas e Pacotes Populares de R

*   [O RStudio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/) é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para R. Ele inclui um console, editor de realce de sintaxe que suporta execução direta de código, bem como ferramentas para plotagem, histórico, depuração e gerenciamento de espaço de trabalho.
*   [A Comprehensive R Archive Network (CRAN)](https://cran.r-project.org/) é uma fonte líder de ferramentas e recursos de R.
*   [Tidyverse](https://www.tidyverse.org/) é uma coleção opinativa de pacotes R projetados para ciência de dados como ggplot2, dplyr, readr, tidyr, purr, tibble.
*   [O data.table](https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki) é uma implementação de `data.frame` de base `data.frame` foco em desempenho aprimorado e sintaxe concisa e flexível.
*   Estrutura [brilhante](https://shiny.rstudio.com/) para a criação de aplicativos da web estilo painel em R. \*

## Onde aprender R gratuitamente

*   [Estúdio R](https://www.rstudio.com/online-learning/)
    
*   [Escola de código](http://tryr.codeschool.com/)
    
*   [Coursera - permite auditar o curso de graça, mas a certificação é paga.](https://www.coursera.org/learn/r-programming)
    
*   [DataCamp - permite concluir a parte introdutória gratuitamente.](https://www.datacamp.com)
    
*   [R para Data Science - é um livro que está disponível gratuitamente para leitura online.](http://r4ds.had.co.nz/)
    
*   [O edX permite que o curso de auditoria seja gratuito, mas a certificação é paga.](https://www.edx.org/learn/r-programming)
    
*   [R avançado](https://adv-r.hadley.nz/)
    
*   [RSeek](http://rseek.org/)
    
    ## Referência
    
*   [Instalando o R no Windows](http://youtu.be/Ohnk9hcxf9M)
    
*   [Instalando o R no Mac](https://youtu.be/uxuuWXU-7UQ)