Recursos para aprender R - Em contrução

Uma curadoria completa para quem quer começar com a linguagem R - do zero ao avançado

R
Recursos
Aprendizado
Dados
Iniciantes
Livros, pacotes, cheatsheets, comunidades, datasets, cursos e trilhas organizadas para apoiar a sua jornada em R.
Author

Jennifer Lopes

Esta página reúne os recursos mais relevantes para quem deseja aprender R com base sólida. O conteúdo foi selecionado com critério técnico e está organizado por categoria para facilitar a navegação.

Ainda estou adicionando imagens aos poucos.

Por que aprender R?

R é uma linguagem projetada para análise de dados, criada para pessoas de diversas disciplinas, com uma comunidade global ativa e completamente gratuita.

Característica Detalhe
Gratuito Linguagem de código aberto, sem custos de licença
Reproduzível Todo o processo de análise fica registrado em código, auditável e reutilizável
Ecossistema maduro Mais de 20.000 pacotes no CRAN para as mais diversas aplicações
Comunidade ativa Conferências, grupos, fóruns e materiais em múltiplos idiomas
Integração Conecta com Python, SQL, APIs, bancos de dados e sistemas de publicação
Planilhas não escalam. Código escala.

Excel é uma ferramenta legítima para exploração inicial. O problema é quando ele se torna o único instrumento de análise. Código é auditável, versionável, reutilizável e automatizável.

Instalação: por onde começar

Três ferramentas formam a base obrigatória.

Ferramenta Descrição Link
R Motor da linguagem. Deve ser instalado primeiro. cran.r-project.org
RStudio IDE mais popular para R. Interface completa com console, editor, ambiente e painel de plots. posit.co/download/rstudio-desktop
Positron Nova IDE da Posit, com suporte nativo a R e Python. Alternativa moderna ao RStudio. posit.co/products/ide/positron
Quarto Sistema de publicação científica e técnica. Integra código, texto e resultados. quarto.org
Ordem correta de instalação

Instale sempre nesta sequência: R primeiro, depois RStudio ou Positron, depois Quarto. O RStudio detecta automaticamente a versão do R instalada no sistema.

Alternativa sem instalação

Você pode usar R diretamente no navegador via Posit Cloud, sem instalar nada. É gratuito para uso básico e ideal para os primeiros experimentos.

Trilha de Aprendizado

Esta trilha segue uma progressão técnica estruturada. Cada etapa prepara para a próxima.

Fundamentos da Linguagem

Antes de trabalhar com dados, é necessário entender como R funciona como linguagem.

Conceito O que aprender Onde consultar
Interface RStudio Painéis, console, editor, ambiente e atalhos Documentação RStudio
Projetos Como organizar o trabalho com projetos R R for Data Science - cap. 6
Operações básicas Tipos de dados, operações aritméticas e lógicas Hands-On Programming with R
Vetores Sequências de dados, o objeto fundamental do R Hands-On Programming with R - cap. 2
Funções Como funções recebem dados e retornam resultados R for Data Science - cap. 25
Pipe Encadeamento de operações com \|> e %>% R for Data Science - cap. 4 
# Conceitos fundamentais em R

# Atribuição de valores
x <- 10
y <- 25

# Vetor: sequência de dados
idades <- c(22, 35, 28, 41, 19)

# Função aplicada a um vetor
mean(idades)     # média
sum(idades)      # soma
length(idades)   # quantidade de elementos

# Pipe: encadeamento lógico de operações
idades |>
  mean() |>
  round(digits = 1)

Trabalhando com Dados

Manipulação de tabelas com o pacote dplyr, o principal verbo da análise de dados em R.

Operação Função O que faz
Explorar glimpse(), head(), summary() Inspeciona a estrutura e conteúdo da tabela
Filtrar linhas filter() Extrai subconjuntos de linhas por condição
Selecionar colunas select() Escolhe quais colunas manter ou remover
Criar variáveis mutate() Calcula novas colunas a partir das existentes
Resumir group_by() + summarise() Agrega dados por grupo
Cruzar tabelas left_join() Une duas tabelas por uma coluna em comum
Pivotar pivot_longer() / pivot_wider() Transforma entre formatos largo e longo
Limpar drop_na(), distinct(), rename() Remove duplicatas, ausentes e renomeia

Documentações oficiais:

Programação Básica

Etapa opcional mas recomendada. Funções, condicionais e loops permitem automatizar trabalho.

Conceito O que aprender Onde consultar
Funções Como criar funções reutilizáveis R for Data Science - cap. 25
Condicionais if, else, ifelse(), case_when() R for Data Science - cap. 25
Loops for, while e alternativas com purrr R for Data Science - cap. 26

Visualização de Dados

ggplot2 é a biblioteca de visualização mais expressiva e completa disponível em R.

Recurso Link
Documentação oficial do ggplot2 ggplot2.tidyverse.org
R for Data Science - Visualização r4ds.hadley.nz/data-visualize.html
ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis ggplot2-book.org
R Graphics Cookbook r-graphics.org
Galeria de tipos de gráfico r-graph-gallery.com
Documentação do patchwork patchwork.data-imaginist.com

Trilha resumida por etapas

Etapa Conteúdo Material principal
1 Instalação e interface do RStudio Documentação RStudio
2 Tipos de dados, vetores e data frames Hands-On Programming with R
3 Importação de arquivos CSV e Excel Documentação readr
4 Manipulação com dplyr R for Data Science - cap. 3 a 5
5 Visualização com ggplot2 R for Data Science - cap. 9 a 11
6 Organização de dados com tidyr R for Data Science - cap. 6
7 Funções e programação funcional R for Data Science - cap. 25 a 27
8 Relatórios reproduzíveis com Quarto Documentação oficial do Quarto
9 Controle de versão com Git e GitHub Happy Git with R
10 Modelagem com tidymodels Tidy Modeling with R

Livros e Documentações Oficiais

Livros para começar

R para Ciência de Dados

Autores: Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel e Garrett Grolemund

O livro central para aprender a usar R. Cobre toda a cadeia de análise: importação, transformação, visualização, modelagem e comunicação de resultados.

Hands-On Programming with R

Autor: Garrett Grolemund

Foco na base da linguagem: objetos, vetores, funções e estruturas de controle. Ideal para quem precisa entender o R antes de partir para o Tidyverse.

Fundamentos de Ciência de Dados com R

Parte do básico e avança por temas como estatística, modelagem, dados espaciais e redes neurais.

Advanced R

Autor: Hadley Wickham

Para quem quer aprofundar o entendimento da linguagem: ambientes, metaprogramação, programação funcional e orientação a objetos. Não indicado para iniciantes.

Tidy Modeling with R

Autores: Max Kuhn e Julia Silge

Introdução ao ecossistema tidymodels para modelagem estatística e machine learning em R.

Mastering Shiny

Autor: Hadley Wickham

Guia completo para desenvolver aplicações web interativas com R, do básico ao avançado.

The R Inferno

Autor: Patrick Burns

Livro sobre as dificuldades e curiosidades de R como linguagem de programação. Recomendado após dominar o básico.

O Grande Livro de R - Big Book of R

Organizador: Oscar Baruffa

Repositório curado com mais de 300 livros gratuitos sobre R organizados por tema.

Livros de Visualização

Livro Descrição Link
ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis Teoria da Grammar of Graphics que fundamenta o ggplot2 ggplot2-book.org
R Graphics Cookbook Mais de 150 receitas para criar gráficos com R r-graphics.org

Documentações e Fontes de Referência

Recurso Descrição Link
CRAN Repositório oficial de pacotes R cran.r-project.org
CRAN Task Views Pacotes organizados por área temática cran.r-project.org/web/views
Tidyverse Documentação oficial do ecossistema tidyverse.org
Posit Docs Documentação de produtos Posit docs.posit.co
Quarto Documentação oficial do sistema de publicação quarto.org/docs
R-bloggers Agrega posts técnicos de usuários de R r-bloggers.com
R Weekly Curadoria semanal de notícias e posts sobre R rweekly.org
RWorks Curadoria de funcionalidades e pacotes de R rworks.dev

Cheatsheets e Folhas de Referência

Como usar cheatsheets

Use como material de consulta durante a prática, não como leitura linear. Mantenha abertas em uma segunda tela enquanto escreve código.

Todas as cheatsheets oficiais estão disponíveis em: posit.co/resources/cheatsheets

Cheatsheet Conteúdo
Base R Conceitos básicos para usar R na prática
RStudio IDE Aspectos principais do ambiente de desenvolvimento
dplyr filter, select, mutate, group_by, summarise, joins
ggplot2 geoms, aes, scales, themes, facets
tidyr pivot_longer, pivot_wider, unnest, separate
Importar dados CSV, Excel e Google Drive
forcats Variáveis categóricas
stringr Manipulação de texto e regex
lubridate Dados em formato data e hora
purrr map, map2, walk, imap, reduce
R Markdown YAML, chunks, código inline, formatos de saída
Quarto Estrutura de documentos, chunks, YAML, formatos
Shiny Desenvolvimento de aplicações web interativas
tidymodels recipe, parsnip, workflow, tune

Cursos Gratuitos

Curso Descrição Nível Link
Café com R Aulas abertas em Quarto cobrindo R do básico ao avançado, com dados brasileiros Básico a avançado Acessar
posit::conf(2025) Mais de 100 palestras e workshops da conferência anual da Posit Intermediário a avançado Acessar

Aulas do Café com R

Todo o material é aberto, produzido em Quarto, com código reproduzível e disponível no GitHub.

Aula Tópico Link
Primeiros passos com R Estruturas, objetos e operações fundamentais Acessar
Funções em R Como criar e usar funções reutilizáveis Acessar
Manipulação de dados com dplyr Verbos principais do Tidyverse Acessar
Atualizações do dplyr Novidades da versão mais recente, incluindo across() Acessar
Visualização com ggplot2 Grammar of Graphics na prática Acessar
Como fazer tabelas profissionais no R gtsummary para tabelas descritivas e de regressão Acessar
Como limpar seus dados no R em 9 passos Limpeza de dados com janitor Acessar
Tidy data e análise exploratória Estrutura e exploração de dados Acessar
Estatística com R Descritiva e inferencial Acessar
Estatística Descritiva Medidas de posição, dispersão e distribuição Acessar
SQL para R com dbplyr Consultas SQL dentro do R Acessar
SQL x R: comparativo de comandos Equivalências entre SQL e dplyr Acessar
Consumo de APIs RESTful no R httr2 e autenticação Acessar
Tidymodels para regressão Machine learning com sintaxe tidy Acessar
Documentação: Tidymodels para regressão Material de referência complementar Acessar
R e Python para iniciantes Comparação e estratégia de aprendizado Acessar
Integração R e Python com Reticulate Combinando os dois mundos Acessar
14 integrações do R e RStudio Ferramentas e conexões do ecossistema Acessar
Git e GitHub no RStudio Controle de versão integrado Acessar
GitHub Actions para projetos de dados Automação de pipelines em R Acessar
Docker para pesquisadores e analistas Reprodutibilidade com containers Acessar
Envio de e-mails com blastula Automação de relatórios por e-mail Acessar
Pacotes R para Experimentação Agrícola Análise de experimentos com R Acessar

Newsletter Café com R

Edições com reflexões, tutoriais e novidades do universo R e da estatística.

Edição Tema Link
Dose 3 Desmistificando o valor-p Acessar
Dose 10 O que colocar no lugar do p-valor: tamanho do efeito e IC Acessar
Resenha Quando a ciência aprende a perguntar Acessar
Tutorial Como automatizei minha newsletter do zero (n8n + Google Sheets + Gmail) Acessar
Dose 6 Boas práticas em projetos de R Acessar
Dose 9 across() no dplyr: quando você para de escrever código e começa a pensar em código Acessar

Explorando as Possibilidades de R

Após dominar os fundamentos, R abre um conjunto amplo de especializações.

Gráficos e Visualização

Mapas e Dados Espaciais

Tabelas

Relatórios e Publicação

Aplicações Shiny

Web Scraping

Inteligência Artificial e LLMs

Processamento Avançado

Comunidades e Fóruns

Comunidades Brasileiras

Comunidade Descrição Acesso
Café com R Projeto de democratização do R com aulas abertas e newsletter jenniferlopes.github.io/meu_site
R-Ladies Brasil Rede global com capítulos em São Paulo, Goiânia, BH, Vitória, Porto Alegre e mais rladies.org
Latin R Conferência latino-americana de R com apresentações em português e espanhol latinr.org

Comunidades Internacionais

Comunidade Descrição Acesso
Posit Community Fórum oficial da Posit com alta qualidade técnica community.rstudio.com
Stack Overflow - R Maior repositório de perguntas e respostas técnicas stackoverflow.com/questions/tagged/r
R for Data Science Community Comunidade ligada ao livro R4DS, com grupos de estudo rfordatasci.com
rainbowR Comunidade de usuários LGBTIQ+ de R rainbowr.org

Newsletters para Acompanhar

Newsletter Link
R-bloggers r-bloggers.com
R Weekly rweekly.org
R for the Rest of Us rfortherestofus.com
posit::glimpse posit.co

Datasets para Praticar

Critério de escolha

Escolha um dataset com relevância para a sua área de atuação. Dados sem contexto dificultam a interpretação dos resultados.

Dados Nativos do R

# Listar todos os datasets disponíveis no R base
data()

# Principais datasets para iniciantes
data(mtcars)     # Carros: consumo, cilindros, potência
data(iris)       # Medições de flores: referência clássica em classificação

# Pacote gapminder: população e expectativa de vida por país
install.packages("gapminder")
library(gapminder)

# Pacote dados: datasets traduzidos para o português/espanhol
install.packages("dados")
library(dados)

Dados Brasileiros

Fonte Descrição Acesso
IBGE - SIDRA Censo, PNAD, produção agrícola e mais sidra.ibge.gov.br
IBGE - API Acesso programático via API REST servicodados.ibge.gov.br/api/docs
Base dos Dados Mais de 1.100 conjuntos de dados brasileiros tratados basedosdados.org
Portal da Transparência Gastos, servidores e contratos federais portaldatransparencia.gov.br
DATASUS Saúde pública: SIM, SINASC, SIHSUS datasus.saude.gov.br
Banco Central IPCA, SELIC, câmbio e séries temporais bcb.gov.br/estatisticas
TSE Candidatos, resultados e financiamento eleitoral dadosabertos.tse.jus.br
ANS Dados do setor de saúde suplementar ans.gov.br/anstabnet

Repositórios Internacionais

Fonte Descrição Acesso
TidyTuesday Desafio semanal com dados reais. Mais de 200 datasets documentados github.com/rfordatascience/tidytuesday
Kaggle Datasets Milhares de conjuntos de dados em diversas áreas kaggle.com/datasets
Our World in Data Dados globais: saúde, economia, educação e meio ambiente ourworldindata.org
World Bank Open Data Indicadores econômicos e sociais por país data.worldbank.org
UCI Machine Learning Repository Datasets clássicos de machine learning archive.ics.uci.edu

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Jennifer Lopes | Café com R

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