Introdução ao uso de dados geoespaciais no R

# Introdução ao uso de dados geoespaciais no R 
## 2 Funcionamento da linguagem R
### Maurício H. Vancine Milton C. Ribeiro
### UNESP - Rio Claro Laboratório de Ecologia Espacial e Conservação (LEEC)
### 25/10/2021-05/11/2021

---

class: clear
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background-size: 900px

[@allison_horst](https://twitter.com/allison_horst)

---

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background-position: 80% 70%

# 2 Funcionamento da linguagem R

## Conteúdo

1. Linguagem R
1. RStudio
1. Console
1. Scripts
1. Operadores
1. Objetos
1. Funções
1. Pacotes
1. Ajuda
1. Ambiente
1. Citações
1. Principais erros
1. Principal material de estudo

---

background-image: url(img/r_logo.svg)
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background-position: 50% 70%

# 1. Linguagem R

## Definição

O R é uma **linguagem de programação livre** (*open source*), direcionada à **manipulação, análise e visualização de dados**, com diversas **expansões** (*pacotes*) para o uso de **dados com formatos específicos**

[R](https://www.r-project.org/)

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background-position: 25% 80%, 90% 90%

# 1. Linguagem R

## Cinco motivos para usar R

1. R é completamente **gratuito**
1. Pessoas da comunidade **disponibilizam** seu trabalho em R
1. R possui um ecossistema que incentiva a **reprodutibilidade**
1. R tem uma **comunidade** vibrante e crescente
1. Os focos da linguagem são **modelagem, visualização e análise de dados**

---

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background-position: 7% 40%, 91% 80%

# 1. Linguagem R

## É legal, mas nem sempre é fácil...

[@allison_horst](https://twitter.com/allison_horst)

---

# E de onde surgiu o R?

---

background-image: url(img/person_john_chambers.jpg)
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background-position: 80% 80%

# 1. Linguagem R

## Histórico - Linguagem S

### John M. Chambers (Stanford University, CA, EUA)

- Old S (1976-1987)
- New S (1988-1997)
- S4 (1998)
 
- Interface: S-PLUS (1988-2008)

[Wickham (2013)](http://vita.had.co.nz/papers/r-s.pdf)

---

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background-position: 85% 80%

# 1. Linguagem R

## Histórico - Linguagem R

### **R**obert Gentleman e **R**oss Ihaka (Auckland University, NZ)

#### Versões
- Desenvolvimento (1997-2000)
- Versão 1 (2000-2004)
- Versão 2 (2004-2013)
- Versão 3 (2013-2020)
- Versão 4 (2020-atual)

#### IDE (*Integrated Development Environment*)
- Interface: RStudio (2011-atual)
- Atualmente: **R Core Team**

[Wickham (2013)](http://vita.had.co.nz/papers/r-s.pdf)

---

background-image: url(img/cheatsheet_base_r.png)
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background-position: 50% 70%

# 1. Linguagem R

## Base R

[Base-R](http://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/base-r.pdf)

---

# E o que o R pode fazer?

---

background-image: url(img/r_markdown_output_formats.png)
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background-position: 90% 75%

# 1. Linguagem R

## Aplicações

### Análises e visualização de dados
- Estatísticas univariadas e multivariadas
- Análises de dados ecológicos (população, comunidades e ecossistemas)
- Análise de dados espaciais, temporais e sonoros
- Análise de dados funcionais, genéticos e filogenéticos
- Análise de dados geoespaciais e sensoriamento retomo
- Visualização de todos os dados anteriores

### R Markdown
- Textos em HTML, PDF, Word, ODT, Markdown
- Apresentação de slides
- Websites e Blogs
- Livros e artigos
- Shiny

---

# Há uns 15 anos, um nome tem se destacado no avanço da linguagem R, na parte de *manipulação, visualização e análise de dados* (tidyverse e tidymodels)

---

background-image: url(img/person_hadley_wickham.jpg)
background-size: 500px
background-position: 50% 80%

# 1. Linguagem R

## Hadley Wickham

### Cientista Chefe no RStudio e Professor Adjunto de Estatística na Universidade de Auckland, Stanford e Rice

[Hadley Wickham](http://hadley.nz/)

---

# Há uns 10 anos, outro nome tem se destacado no avanço da linguagem R, na parte de *textos, sites e apresentações* (*R Markdown*)

---

background-image: url(img/person_yihui_xie.jpg), url(img/person_yihui_xie_avatar.png)
background-size: 500px, 150px
background-position: 50% 70%, 95% 10%

# 1. Linguagem R

## Yihui Xie

## Engenheiro de software no RStudio

[Yihui Xie](https://yihui.name/)

---

background-image: url(img/r_rstudio_vs01.png)
background-size: 600px
background-position: 50% 70%

# 2. RStudio

## Todos conhecem o RStudio?

---

background-image: url(img/r_rstudio_vs02.png), url(img/r_rstudio_vs03.png)
background-size: 650px, 650px
background-position: 50% 30%, 50% 85%

# 2. RStudio

## IDE

*Integrated Development Environment* ou Ambiente de Desenvolvimento Integrado

[Ismay & Kim (2020)](https://moderndive.com/)

---

background-image: url(img/cheatsheet_rstudio_ide.png)
background-size: 600px
background-position: 50% 50%

# 2. RStudio

## RStudio IDE Cheatsheet

[RStudio-IDE](https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/rstudio-ide.pdf)

---

background-image: url(img/rstudio.png)
background-size: 800px
background-position: 50% 70%

# 2. RStudio

## Interface

---

background-image: url(img/rstudio.png), url(img/rstudio_logo.svg)
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background-position: 90% 80%, 90% 25%

# 2. RStudio

## Janelas e abas

**1. Editor/Script**: é onde escrevemos nossos códigos em R ou R Markdown  
**2. Console**: é onde os códigos são rodados e vemos as saídas  
**3. Environment**: painel com todos os objetos criados na sessão  
**3. History**: painel com o histórico dos códigos rodados  
**3. Connection**: painel para conectar banco de dados  
**3. Git**: painel do controle de versão  
**3. Tutorial**: painel de tutoriais  
**4. Files**: painel que mostra os arquivos no diretório de trabalho  
**4. Plots**: painel onde os gráficos são apresentados  
**4. Packages**: painel que lista os pacotes  
**4. Help**: painel onde a documentação das funções é exibida  
**4. Viewer**: painel de visualização

---

background-image: url(img/rstudio.png), url(img/rstudio_logo.svg)
background-size: 500px, 300px
background-position: 90% 30%, 90% 85%

# 2. RStudio

## Atalhos

- **f1**: abre o painel de *Help*
- **ctrl + Enter**: roda a linha selecionada no script
- **ctrl + Shift + N**: abre um novo script
- **ctrl + S**: salva um script
- **ctrl + Z**: desfaz uma operação
- **ctrl + shift + Z**: refaz uma operação
- **alt + -**: insere um sinal de atribuição (<-)
- **ctrl + Shift + M**: insere um operador pipe (%>%) 
- **ctrl + Shift + C**: comenta uma linha no script - insere um (#) 
- **ctrl + Shift + R**: insere uma sessão (# ----------------------)
- **ctrl + Shift + H**: abre uma janela para selecionar o diretório de trabalho
- **ctrl + Shift + f10**: reinicia o console
- **ctrl + L**: limpa os códigos do console 
- **alt + Shift + K**: abre uma janela com todos os atalhos disponíveis

---

background-image: url(img/rstudio_project_logo.png), url(img/general_teressact.jpg), url(img/rstudio_project.png)
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# 2. RStudio

## Projeto R (.Rproj) (Tesseract)

- Facilita o trabalho em múltiplos ambientes 
- Cada projeto possui seu diretório, documentos e workspace
- Permite versionamento

---

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# 2. RStudio

## Projeto R (.Rproj) (Tesseract)

### Sempre **abram o RStudio** pelo arquivo **.Rproj**

### Ou **definam o projeto** depois de abrir o RStudio

---

background-image: url(img/rstudio_script.png)
background-size: 450px
background-position: 50% 90%

# 3. Console

## Console

### O console é onde a **linguagem R instalada é carregada** para executar os códigos

---

# 3. Console

## Console

### O console é onde a **linguagem R instalada é carregada** para executar os códigos

```r
10 + 2
```

```
## [1] 12
```

```r
1:42
```

```
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
```

---

# Alguém notou alguns colchetes a mais?

---

# 3. Console

## Colchetes

### Indicam a **posição** em uma sequência de elementos

```r
10 + 2
```

```
## [1] 12
```

```r
1:42
```

```
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
```

```r
10:60
```

```
##  [1] 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
## [26] 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
## [51] 60
```

---

background-image: url(img/rstudio_script.jpg)
background-size: 700px
background-position: 50% 100%

# 4. Scripts

## Script (.R)

**Atalho**: `Ctrl + Shift + N`

- São **rascunhos** dos códigos
- Será neles que os **códigos serão escritos** e depois **enviados ao console do R**
- São **arquivos de texto simples**, que serão salvos no formato .R

---

# 4. Scripts

## Script (.R)

### Todos os **códigos** devem ser digitados preferencialmente no **script**

### Deixem o **cursor** em **qualquer local da linha** e executem essa linha utilizando essa **combinação**:

### **Atalho**: `Ctrl + Enter`

### Vamos testar:

```r
1
```

```
## [1] 1
```

```r
1 + 2
```

```
## [1] 3
```

---

# E é isso que faremos pelo resto de nossas vidas...

---

# 4. Scripts

## Esclarecimentos

### Isso é texto, não digite no R!

### Digitar no script

```r
print("Isso é o resultado que deve aparecer no console")
```

### Resultado no console

```
## [1] "Isso é o resultado que deve aparecer no console"
```

---

background-image: url(img/rstudio_script.png)
background-size: 500px
background-position: 50% 70%

# 4. Scripts

## Salvar um script

**Atalho**: `ctrl + S`

---

background-image: url(img/general_directory.png)
background-size: 400px
background-position: 70% 80%

# 4. Scripts

## Salvar um script

### Pasta do diretório `~/course-geospatial-data-r/`:

- 00_plano_ensino
- 01_slides
- **02_scripts**
- 03_dados

### Nome do arquivo

## `02_script_intro_geocomp_r.R`

---

# 4. Scripts

## Comentários (#)

### Comentários **não são lidos** pelo R e **descrevem informações** em nosso script

### São representados pelo **#** (hash) ou **#'** (hash-linha)

### Informações sobre os códigos

```r
# comentarios
# o r nao le o codigo depois do # (hash)

42 # essas palavras nao sao executadas, apenas o 42
```

```
## [1] 42
```

---

# 4. Scripts

## Comentários (#)

### Comentários **não são lidos** pelo R e **descrevem informações** em nosso script

### São representados pelo **#** (hash) ou **#'** (hash-linha)

### Cabeçalho

```r
#' ---
#' titulo: Introdução ao uso de dados geoespaciais no R
#' autor: seu nome
#' data: 25-10-2021
#' ---
```

---

# 5. Operadores

## Operadores

### Operadores aritméticos (Números)

| Operador |       Descrição      |   Uso   |
|:--------:|:--------------------:|:-------:|
|     +    | Adição               |  a + b  |
|     –    | Subtração            |  a - b  |
|     *    | Multiplicação        |  a * b  |
|     /    | Divisão              |  a / b  |
|    %%    | Resto da divisão     |  a %% b |
|    %/%   | Quociente da divisão | a %/% b |
|     ^    | Potenciação          |   a^b   |
]

### Operadores relacionais (TRUE|FALSE)

| Operador | Descrição | Uso |
|:--------:|:---------------------:|:-------:|
| < | Menor | a | Maior | a > b |
| == | Igual | a == b |
| <= | Menor ou igual | a <= b |
| >= | Maior ou igual | a > = b |
| != | Não igual (diferente) | a!=b |
]

---

# 5. Operadores

## Ordem das operações aritméticas

### .center[`^  >>  * ou /  >>  + ou -`]

```r
# sem especificar - segue a ordem
1 * 2 + 2 / 2 ^ 2
```

```
## [1] 2.5
```

```r
# especificando - segue a ordem dos parênteses
((1 * 2) + (2 / 2)) ^ 2
```

```
## [1] 9
```

---

---

background-image: url(img/exercicio01.jpg)
background-size: 500px
background-position: 50% 50%

# Exercício 01

## Resolvam essa equação...

---

# Exercício 01

## Resposta

```r
# exercicio 01
7 + 7 / 7 + 7 * 7 - 7
```

```
## [1] 50
```

---

# 6. Objetos

## Atribuição (<-)

### Objetos são palavras que **atribuímos** dados

### A atribuição possibilita a **manipulação** de dados ou resultados de análises

### Utilizaremos o símbolo **"<" (menor)** seguido de **"-" (menos)**, **sem espaço**!!!

## **palavra <- dados**

### **Atalho**: `Alt + -`

background-image: url(img/r_assignment.jpg)
background-size: 450px
background-position: 80% 90%

---

# 6. Objetos

## Vamos atribuir o **valor 10** à palavra **obj10**

```r
# atribuicao - simbolo (<-)
obj10 <- 10 
```

## Agora a palavra **obj10** vale **10**

### Mas não aconteceu nada....

background-image: url(img/gif_where.gif)
background-size: 500px
background-position: 50% 90%

---

# 6. Objetos

## Sempre **confira** a atribuição!!!

## Chame o objeto **novamente**!!!

```r
# atribuicao - simbolo (<-)
obj10 <- 10 
obj10
```

```
## [1] 10
```

## Outro exemplo

```r
# atribuicao - simbolo (<-)
obj2 <- 2
obj2
```

```
## [1] 2
```

---

# 6. Objetos

## CUIDADO!
### O R **sobrescreve** os valores dos objetos com o **mesmo nome**!

```r
# sobrescreve o valor dos objetos
obj <- 100
obj
```

```
## [1] 100
```

```r
# obj agora vale 2
obj <- 2
obj
```

```
## [1] 2
```

---

# Os objetos podem ser visualizados no painel *Environment*

---

background-image: url(img/rstudio_script.png)
background-size: 500px
background-position: 50% 70%

# 6. Objetos

##  Ambiente (*Environment*)

---

# 6. Objetos

## O R tem **limitações** ao nomear objetos!

1. Nome de objetos só podem **começar por letras (a-z ou A-Z) ou pontos (.)**

2. Nome de objetos só podem **conter letras (a-z ou A-Z), números (0-9), underscores (_) ou pontos (.)**

3.  R é *case-sensitive*, i.e., ele difere **letras maiúsculas** de **minúsculas**. Assim, um objeto chamado *"resposta"* é diferente do objeto *"RESPOSTA"*

4. Evitem utilizar **letras maiúsculas**, **acentos** ou **cedilha (ç)**

5. Nome de objetos não podem ser iguais a **nomes especiais**:

`break, else, FALSE, for, function, if, Inf, NA, NaN, next, repeat, return, TRUE, while`

---

# 6. Objetos

## Podemos utilizar **objetos** para fazer operações

```r
# definir dois objetos
va1 <- 10
va1
```

```
## [1] 10
```

```r
va2 <- 2
va2
```

```
## [1] 2
```

---

# 6. Objetos

## Podemos utilizar **objetos** para fazer operações

```r
# operacoes com objetos
va1 + va2 # adicao
```

```
## [1] 12
```
--

```r
va1 - va2 # subtracao
```

```
## [1] 8
```
--

```r
va1 * va2 # multiplicacao
```

```
## [1] 20
```
--

```r
va1 / va2 # divisao
```

```
## [1] 5
```

---

# 6. Objetos

## Podemos utilizar **objetos** para fazer operações

```r
# operacoes com objetos e atribuicao
adi <- va1 + va2 # adicao
adi
```

```
## [1] 12
```
--

```r
sub <- va1 - va2 # subtracao
sub
```

```
## [1] 8
```
--

```r
mul <- va1 * va2 # multiplicacao
mul
```

```
## [1] 20
```
--

```r
div <- va1 / va2 # divisao
div
```

```
## [1] 5
```

---

---

# Exercício 02

## Verifique se 3x2³ é maior que 2x3²

---

# Exercício 02

## Resposta

```r
# exercicio 02
3 * 2 ^ 3 >= 2 * 3 ^ 2
```

```
## [1] TRUE
```

---

background-image: url(img/code_function.png), url(img/code_function_annotated.png)
background-size: 250px, 400px
background-position: 87% 35%, 85% 90%

# 7. Funções

## Funções

### **Códigos** que realizam **operações** em **argumentos**

## Estrutura de uma função:

> nome_da_funcao(argumento1, argumento2)

1. **Nome da função**: remete ao que ela faz
1. **Parênteses**: limitam a função
1. **Argumentos**: onde a função atuará 
1. **Vírgulas**: separam os argumentos

---

# 7. Funções

## Exemplos

```r
# soma
sum(10, 2)
```

```
## [1] 12
```

```r
# soma de objetos
sum(obj10, obj2)
```

```
## [1] 12
```

```r
# soma de objetos atribuidos a objetos
obj_sum <- sum(obj10, obj2)
```

---

# 7. Funções

## Argumentos

### Os **argumentos** de uma função podem ser de **dois tipos**:

1. **Valores** ou **Objetos**: a função irá **alterar os valores** em si ou os valores **atribuídos** aos objetos

2. **Parâmetros**: valores fixos que informam um **método** ou a realização de uma **operação**. Informa-se o **nome desse argumento**, seguido de **"="** e um *número*, *texto* ou *TRUE* ou *FALSE*

### Exemplo:

```r
sum(1, 2, 3, NA)
```

```
## [1] NA
```

```r
sum(1, 2, 3, NA, na.rm = TRUE)
```

```
## [1] 6
```

---

# 7. Funções

## 1. Argumentos como **valores**

```r
# funcoes - argumentos como valores
# soma
sum(10, 2)
```

```
## [1] 12
```

```r
# produto
prod(10, 2)
```

```
## [1] 20
```

---

# 7. Funções

## 1. Argumentos como **objetos**

```r
# funcoes - argumentos como objetos
# soma
sum(va1, va2)
```

```
## [1] 12
```

```r
# produto
prod(va1, va2)
```

```
## [1] 20
```

---

# 7. Funções

## 2. Argumentos como **parâmetros**

```r
# funcoes - nome dos argumentos
# repeticao - todos
rep(x = 1:5, times = 10)
```

```
##  [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3
## [39] 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
```

```r
# repeticao - cada
rep(x = 1:5, each = 10)
```

```
##  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
## [39] 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
```

---

# 7. Funções

## Atribuição de resultados a objetos

```r
# atribuicao dos resultados
# repeticao - todos
rep_times <- rep(x = 1:5, times = 10)
rep_times
```

```
##  [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3
## [39] 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
```
--

```r
# atribuicao dos resultados
# repeticao - todos
rep_each <- rep(x = 1:5, each = 10)
rep_each
```

```
##  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
## [39] 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
```

---

# 7. Funções

## Atribuição, função e linha temporal

**Criar** dois objetos

```r
# resposta
# criar dois objetos
foo <- 2
bar <- 3
```

**Somar** esses objetos e **atribuição** ao objeto *su*

```r
# somar e atribuir
su <- sum(foo, bar)
su
```

```
## [1] 5
```

**Raiz quadrada** do *su* e **atribuição** ao *sq*

```r
# raiz e atribuir
sq <- sqrt(su)
sq
```

```
## [1] 2.236068
```

---

# 7. Funções

## Atribuição, função e linha temporal

### Esse é o processo de programação no R:

## 1. **Atribuição** de dados a objetos

## 2. **Funções** que **operam e mudam** esses dados

## 3. Nova **atribuição** desses resultados a novos objetos

---

---

# Exercício 03

### Criem dois objetos (qualquer nome) com os valores 100 e 300

### Multipliquem esses objetos (função **prod**) e atribuam ao objeto *mult*

### Façam o logaritmo natural (função **log**) do objeto *mult* e atribuam ao objeto *ln*

---

# Exercício 03

## Resposta

```r
# exercicio 03
# criar dois objetos
foo <- 100
bar <- 300
```

```r
# multiplicar e atribuir
mult <- prod(foo, bar)
mult 
```

```
## [1] 30000
```

```r
# raiz e atribuir
ln <- log(mult)
ln
```

```
## [1] 10.30895
```

---

# Nesse momento vocês devem estar se perguntando: como raios vou saber o nome das funções?!

---

class: clear, inverse
background-image: url(img/gif_google_it.gif)
background-size: 1000px

---

class: clear
background-image: url(img/general_ajuda_google.png)
background-size: 1100px
background-position: 50% 50%

# 3.7 Funções

## Uma **maracutaia** para ajudar!

[Curso-R (2021)](https://livro.curso-r.com/index.html)

---

# E de onde vêm as funções?!

---

background-image: url(img/package_r.png)
background-size: 200px
background-position: 90% 100%

# 7. Funções

## Funções vêm de **duas fontes**:

## 1. Pacotes já **instalados por padrão** e que são **carregados** quando abrimos o R

## 2. Pacotes que **instalamos** e **carregamos** com códigos

---

# E o que são pacotes afinal?!

---

background-image: url(img/package_r.png)
background-size: 150px
background-position: 97% 7%

# 8. Pacotes

## **Coleção de funções** para executar **tarefas específicas**

### Duas fontes: 
- **CRAN** (*finalizados*)
- **GitHub** (em *desenvolvimento*)

### Verificar **pacotes carregados**

```r
# verificar pacotes carregados
search()
```

```
##  [1] ".GlobalEnv"        "package:countdown" "package:stats"    
##  [4] "package:graphics"  "package:grDevices" "package:utils"    
##  [7] "package:datasets"  "package:methods"   "Autoloads"        
## [10] "package:base"
```

---

background-image: url(img/package_r.png)
background-size: 150px
background-position: 97% 7%

# 8. Pacotes

## **Coleção de funções** para executar **tarefas específicas**

### Duas fontes: 
- **CRAN** (*finalizados*)
- **GitHub** (em *desenvolvimento*)

### Verificar **pacotes instalados**

```r
# verificar pacotes instalados
library()
```

---

background-image: url(img/package_r.png)
background-size: 150px
background-position: 97% 7%

# 8. Pacotes

## Ex.: pacote `vegan`

## Fontes:

### Pacotes do CRAN
https://cran.r-project.org/web/packages/vegan/index.html

### Pacotes do GitHub
https://github.com/vegandevs/vegan

---

background-image: url(img/package_r.png)
background-size: 150px
background-position: 97% 7%

# 8. Pacotes

## Instalar pacotes

### 1. Instala-se apenas **uma vez**

### 2. **Precisa** estar conectado à **internet**

### 3. O **nome do pacote precisa** estar entre **aspas**

### 4. Função (CRAN): 
`install.packages()`

```r
# instalar pacotes
install.packages("vegan")
```

---

background-image: url(img/package_r.png)
background-size: 150px
background-position: 97% 7%

# 8. Pacotes

##  Carregar pacotes

### 1. Carrega-se **toda vez** que se abre **uma nova sessão do R**

### 2. **Não precisa** estar conectado à **internet**

### 3. O **nome do pacote não precisa** estar entre **aspas**

### 4. Funções: 
`library()` ou `require()`

```r
# carregar pacotes
library(vegan)
```

---

background-image: url(img/package_r.png)
background-size: 150px
background-position: 97% 7%

# 8. Pacotes

## Instalar pacotes do GitHub
### 1. Instalar pacote **devtools**

```r
# instalar pacote devtools
install.packages("devtools")

# carregar pacote devtools
library(devtools)
```

###  Instalar usando a função `install_github()`
### Atentar para usar essa forma **usuário/repositório**

```r
# instalar pacote do github
install_github("vegandevs/vegan")

# carregar pacote do github
library("vegan")
```

---

background-image: url(img/package_r.png)
background-size: 150px
background-position: 97% 7%

# 8. Pacotes

## Atualização de pacotes

### Pacotes são **atualizados com frequência**

### Pacotes **não se atualizam sozinhos**

### A instalação de um pacote pode depender da **versão** de outros pacotes

### Geralmente é uma função que **demora** para rodar

```r
# atualizacao dos pacotes instalados 
update.packages(ask = FALSE, checkBuilt = TRUE) 
```

---

# E onde ficam esses pacotes no meu notebook?

---

# 8. Pacotes

## Diretório dos pacotes instalados

```r
# diretorios de intalacao dos pacotes
.libPaths()[1]
```

```
## [1] "/home/mude/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.1"
```

## Windows
C:/Users/**nome_do_computador**/Documentos/R/win-library/**numero_da_versao_r**

## Unix (Linux e MacOS):
/home/**nome_do_computador**/R/**tipo_do_computador**/**numero_da_versao_r**

---

background-image: url(img/package_r.png)
background-size: 150px
background-position: 97% 7%

# 8. Pacotes

## Exemplos:

### **vegan** – análises de comunidades
### **sf** – manipulação de vetores
### **raster** – manipulação de rasters
### **ggplot2** – gráficos
### **bblme** – seleção de modelos (AIC)
### **tidyverse** – data science

---

# E quantos pacotes existem?

---

background-image: url(img/number_packages.png)
background-size: 600px
background-position: 50% 80%

# 8. Pacotes

## Número de pacotes no CRAN (atualmente)

```r
nrow(available.packages())
```

```
## [1] 18293
```

[Scraping CRAN with rvest](https://www.r-bloggers.com/2017/03/scraping-cran-with-rvest/)

---

# Exercícios

---

# Exercício 04

## Instalem o pacote **tidyverse** do CRAN

---

# Exercício 04

## Resposta

```r
# exercicio 04
install.packages("tidyverse")
```

---

# 9. Ajuda

## Descreve as informações de uma função

```r
# ajuda
# descreve as informacoes de uma funcao
help("mean") # arquivo .html
?mean
```

- **Description**: resumo da função
- **Usage**: como utilizar a função e quais os seus argumentos
- **Arguments**: detalha os argumentos e como os mesmos devem ser especificados
- **Details**: detalhes importantes para se usar a função
- **Value**: mostra como interpretar a saída (*output*) da função (os resultados)
- **Note**: notas gerais sobre a função
- **Authors**: autores da função
- **References**: referências bibliográficas para os métodos usados para construção da função
- **See also**: funções relacionadas
- **Examples**: exemplos do uso da função. Às vezes pode ser útil copiar esse trecho e colar no R para ver como funciona e como usar a função

---

background-image: url(img/rstudio_help.png)
background-size: 500px
background-position: 50% 70%

# 9. Ajuda

## Descreve as informações de uma função

---

background-image: url(img/r_package_help.png)
background-size: 800px
background-position: 90% 70%

# 9. Ajuda

## Detalhes de um pacote

```r
# detalhes de um pacote
library(help = "vegan")
```

- **Descrição**
- **Versão**
- **Autores**
- **Dependências**
- **Sites**
- **Repositório**
- **Índice de funções**
- **Diretório**

---

# Todos se lembram da atribuição e criação de objetos?

---

# palavra <- dados

---

# 10. Ambiente

### Tamanho dos objetos

```r
# tamanho de um objeto
object.size("bar")
```

```
## 112 bytes
```

### Listar todos os objetos criados

```r
# listar objetos
ls()
```

```
##  [1] "adi"       "bar"       "div"       "foo"       "ln"        "mul"      
##  [7] "mult"      "obj"       "obj_sum"   "obj10"     "obj2"      "rep_each" 
## [13] "rep_times" "sq"        "su"        "sub"       "va1"       "va2"
```

```r
# listar objetos
objects()
```

---

background-image: url(img/gif_holy_shit.gif)
background-size: 700px
background-position: 50% 78%

# 10. Ambiente

## CUIDADO!

### Toda a vez que **fechamos o R**, os objetos criados são **apagados**!

---

# 10. Ambiente

### Salvar todos os objetos criados (.RData)

> Session -> Save Workspace As... -> meus_objetos.RData

```r
# exportar objetos
save.image("todos_meus_objetos.RData")
```

### Carregar os objetos criados e salvos

> Session -> Load Workspace... -> meus_objetos.RData

```r
# importar objetos
load("todos_meus_objetos.RData")
```

---

# 10. Ambiente

### Salvar todos os objetos criados (.RData)

```r
# salvar apenas um objeto
save(bar, file = "meu_obj.RData")

# salvar apenas um objeto
save(bar, adi, file = "meus_objs.RData")
```

### Carregar os objetos criados e salvos

```r
# carregar os objetos
load("meus_objs.RData")
```

---

# 10. Ambiente

### Salvar todos os objetos criados (.rds)

```r
# salvar um objeto para um arquivo
saveRDS(obj, file = "meu_obj.rds")
```

### Carregar os objetos criados e salvos

```r
# carregar esse objeto
readRDS(file = "meu_obj.rds")
```

---

# 10. Ambiente

### Remover um objeto

```r
# listar objetos
ls()
```

```
##  [1] "adi"       "bar"       "div"       "foo"       "ln"        "mul"      
##  [7] "mult"      "obj"       "obj_sum"   "obj10"     "obj2"      "rep_each" 
## [13] "rep_times" "sq"        "su"        "sub"       "va1"       "va2"
```
--

```r
# remover o objeto "bar"
rm(bar)
```
--

```r
# listar objetos
ls()
```

```
##  [1] "adi"       "div"       "foo"       "ln"        "mul"       "mult"     
##  [7] "obj"       "obj_sum"   "obj10"     "obj2"      "rep_each"  "rep_times"
## [13] "sq"        "su"        "sub"       "va1"       "va2"
```

---

# 10. Ambiente

### Remover todos os objetos

```r
# listar objetos
ls()
```

```
##  [1] "adi"       "div"       "foo"       "ln"        "mul"       "mult"     
##  [7] "obj"       "obj_sum"   "obj10"     "obj2"      "rep_each"  "rep_times"
## [13] "sq"        "su"        "sub"       "va1"       "va2"
```
--

```r
# remover todos os objetos
rm(list = ls())
```
--

```r
# listar objetos
ls()
```

```
## character(0)
```

---

# 10. Ambiente

### Carregar os objetos criados e salvos

> Session -> Load Workspace... -> meus_objetos.RData

```r
# rodem para verificar 
ls()
```

```
##  [1] "adi"       "bar"       "foo"       "lo"        "mu"        "obj"      
##  [7] "obj_10"    "obj_2"     "rep_each"  "rep_times" "sq"        "su"       
## [13] "sub"       "va1"       "va2"
```

---

# 11. Citações

## Como citar o R e os pacotes em trabalhos?

```r
## citacao do r e dos pacotes

# citacao do R
citation()
```

```
## 
## To cite R in publications use:
## 
##   R Core Team (2021). R: A language and environment for statistical
##   computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.
##   URL https://www.R-project.org/.
## 
## A BibTeX entry for LaTeX users is
## 
##   @Manual{,
##     title = {R: A Language and Environment for Statistical Computing},
##     author = {{R Core Team}},
##     organization = {R Foundation for Statistical Computing},
##     address = {Vienna, Austria},
##     year = {2021},
##     url = {https://www.R-project.org/},
##   }
## 
## We have invested a lot of time and effort in creating R, please cite it
## when using it for data analysis. See also 'citation("pkgname")' for
## citing R packages.
```

---

# 11. Citações

## Como citar o R e os pacotes em trabalhos?

```r
# citacao dos pacotes
citation("vegan")
```

```
## 
## To cite package 'vegan' in publications use:
## 
##   Jari Oksanen, F. Guillaume Blanchet, Michael Friendly, Roeland Kindt,
##   Pierre Legendre, Dan McGlinn, Peter R. Minchin, R. B. O'Hara, Gavin
##   L. Simpson, Peter Solymos, M. Henry H. Stevens, Eduard Szoecs and
##   Helene Wagner (2020). vegan: Community Ecology Package. R package
##   version 2.5-7. https://CRAN.R-project.org/package=vegan
## 
## A BibTeX entry for LaTeX users is
## 
##   @Manual{,
##     title = {vegan: Community Ecology Package},
##     author = {Jari Oksanen and F. Guillaume Blanchet and Michael Friendly and Roeland Kindt and Pierre Legendre and Dan McGlinn and Peter R. Minchin and R. B. O'Hara and Gavin L. Simpson and Peter Solymos and M. Henry H. Stevens and Eduard Szoecs and Helene Wagner},
##     year = {2020},
##     note = {R package version 2.5-7},
##     url = {https://CRAN.R-project.org/package=vegan},
##   }
## 
## ATTENTION: This citation information has been auto-generated from the
## package DESCRIPTION file and may need manual editing, see
## 'help("citation")'.
```

---

# Erros!!!

---

# Se seu script rodou sem erros, tem algo errado... (Maurício Vancine)

---

class: clear
background-image: url(img/general_make_impossible.jpeg)
background-size: 600px
background-position: 50% 40%

---

class: clear
background-image: url(img/gif_bugcat_error.gif)
background-size: 800px
background-position: 50% 40%

---

class: clear
background-image: url(img/gif_bugcat_sad.gif)
background-size: 800px
background-position: 50% 50%

---

# 12. Principais erros

## 1. Esquecer de completar um código (+)

Parênteses

```r
sum(1, 2
+
```

```
## Error: <text>:3:0: unexpected end of input
## 1: sum(1, 2
## 2: +
## ^
```

--
    
Aspas

```r
"string
+
```

```
## Error: <text>:1:1: unexpected INCOMPLETE_STRING
## 1: "string
## 2: +
## ^
```

---

# 12. Principais erros

## 2. Esquecer da vírgula

```r
sum(1 2)
```

```
## Error: <text>:1:7: unexpected numeric constant
## 1: sum(1 2
## ^
```

---

# 12. Principais erros

## 3. Chamar um objeto errado

```r
obj <- 10
OBJ
```

```
## Error in eval(expr, envir, enclos): object 'OBJ' not found
```

---

# 12. Principais erros

## 4. Esquecer de carregar um pacote

```r
detach("package:vegan", unload = TRUE)
```

```r
# carregar dados
data(dune)

# funcao do pacote vegan
decostand(dune, "hell")
```

```
## Error in decostand(dune, "hell"): could not find function "decostand"
```

---

# 12. Principais erros

## 4. Esquecer de carregar um pacote

```r
# carregar o pacote
library(vegan)

# carregar dados
data(dune)

# funcao do pacote vegan
decostand(dune, "hell")
```

```
##     Achimill  Agrostol  Airaprae  Alopgeni  Anthodor  Bellpere  Bromhord
## 1  0.2357023 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 2  0.2672612 0.0000000 0.0000000 0.2182179 0.0000000 0.2672612 0.3086067
## 3  0.0000000 0.3162278 0.0000000 0.4183300 0.0000000 0.2236068 0.0000000
## 4  0.0000000 0.4216370 0.0000000 0.2108185 0.0000000 0.2108185 0.2581989
## 5  0.2156655 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3049971 0.2156655 0.2156655
## 6  0.2041241 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2500000 0.0000000 0.0000000
## 7  0.2236068 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2236068 0.0000000 0.2236068
## 8  0.0000000 0.3162278 0.0000000 0.3535534 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 9  0.0000000 0.2672612 0.0000000 0.2672612 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 10 0.3049971 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3049971 0.2156655 0.3049971
## 11 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 12 0.0000000 0.3380617 0.0000000 0.4780914 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 13 0.0000000 0.3892495 0.0000000 0.3892495 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 14 0.0000000 0.4082483 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 15 0.0000000 0.4170288 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 16 0.0000000 0.4605662 0.0000000 0.3481553 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 17 0.3651484 0.0000000 0.3651484 0.0000000 0.5163978 0.0000000 0.0000000
## 18 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2721655 0.0000000
## 19 0.0000000 0.0000000 0.3110855 0.0000000 0.3592106 0.0000000 0.0000000
## 20 0.0000000 0.4016097 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
##     Chenalbu  Cirsarve  Comapalu  Eleopalu  Elymrepe  Empenigr  Hyporadi
## 1  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.4714045 0.0000000 0.0000000
## 2  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3086067 0.0000000 0.0000000
## 3  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3162278 0.0000000 0.0000000
## 4  0.0000000 0.2108185 0.0000000 0.0000000 0.2981424 0.0000000 0.0000000
## 5  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3049971 0.0000000 0.0000000
## 6  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 7  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 8  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3162278 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 9  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3779645 0.0000000 0.0000000
## 10 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 11 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2500000
## 12 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 13 0.1740777 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 14 0.0000000 0.0000000 0.2886751 0.4082483 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 15 0.0000000 0.0000000 0.2948839 0.4662524 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 16 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.4923660 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 17 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3651484
## 18 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 19 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2540003 0.4016097
## 20 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3592106 0.0000000 0.0000000 0.0000000
##     Juncarti  Juncbufo  Lolipere  Planlanc   Poaprat   Poatriv  Ranuflam
## 1  0.0000000 0.0000000 0.6236096 0.0000000 0.4714045 0.3333333 0.0000000
## 2  0.0000000 0.0000000 0.3450328 0.0000000 0.3086067 0.4082483 0.0000000
## 3  0.0000000 0.0000000 0.3872983 0.0000000 0.3535534 0.3872983 0.0000000
## 4  0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.0000000 0.2981424 0.3333333 0.0000000
## 5  0.0000000 0.0000000 0.2156655 0.3409972 0.2156655 0.3735437 0.0000000
## 6  0.0000000 0.0000000 0.3535534 0.3227486 0.2500000 0.2886751 0.0000000
## 7  0.0000000 0.2236068 0.3872983 0.3535534 0.3162278 0.3535534 0.0000000
## 8  0.3162278 0.0000000 0.3162278 0.0000000 0.3162278 0.3162278 0.2236068
## 9  0.3086067 0.3086067 0.2182179 0.0000000 0.3086067 0.3450328 0.0000000
## 10 0.0000000 0.0000000 0.3735437 0.2641353 0.3049971 0.3049971 0.0000000
## 11 0.0000000 0.0000000 0.4677072 0.3061862 0.3535534 0.0000000 0.0000000
## 12 0.0000000 0.3380617 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3380617 0.0000000
## 13 0.0000000 0.3015113 0.0000000 0.0000000 0.2461830 0.5222330 0.2461830
## 14 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2886751
## 15 0.3611576 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2948839
## 16 0.3015113 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2461830 0.2461830
## 17 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3651484 0.2581989 0.0000000 0.0000000
## 18 0.0000000 0.0000000 0.2721655 0.3333333 0.3333333 0.0000000 0.0000000
## 19 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 20 0.3592106 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3592106
##     Rumeacet  Sagiproc  Salirepe  Scorautu  Trifprat  Trifrepe  Vicilath
## 1  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 2  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3450328 0.0000000 0.3450328 0.0000000
## 3  0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2236068 0.0000000 0.2236068 0.0000000
## 4  0.0000000 0.3333333 0.0000000 0.2108185 0.0000000 0.1490712 0.0000000
## 5  0.3409972 0.0000000 0.0000000 0.2641353 0.2156655 0.2156655 0.0000000
## 6  0.3535534 0.0000000 0.0000000 0.2500000 0.3227486 0.3227486 0.0000000
## 7  0.2738613 0.0000000 0.0000000 0.2738613 0.2236068 0.2236068 0.0000000
## 8  0.0000000 0.2236068 0.0000000 0.2738613 0.0000000 0.2236068 0.0000000
## 9  0.2182179 0.2182179 0.0000000 0.2182179 0.0000000 0.2672612 0.0000000
## 10 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2641353 0.0000000 0.3735437 0.1524986
## 11 0.0000000 0.2500000 0.0000000 0.3952847 0.0000000 0.3061862 0.2500000
## 12 0.2390457 0.3380617 0.0000000 0.2390457 0.0000000 0.2927700 0.0000000
## 13 0.0000000 0.2461830 0.0000000 0.2461830 0.0000000 0.2461830 0.0000000
## 14 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2886751 0.0000000 0.5000000 0.0000000
## 15 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.2948839 0.0000000 0.2085144 0.0000000
## 16 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 17 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3651484 0.0000000 0.0000000 0.0000000
## 18 0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.4303315 0.0000000 0.2721655 0.1924501
## 19 0.0000000 0.3110855 0.3110855 0.4399413 0.0000000 0.2540003 0.0000000
## 20 0.0000000 0.0000000 0.4016097 0.2540003 0.0000000 0.0000000 0.0000000
##     Bracruta  Callcusp
## 1  0.0000000 0.0000000
## 2  0.0000000 0.0000000
## 3  0.2236068 0.0000000
## 4  0.2108185 0.0000000
## 5  0.2156655 0.0000000
## 6  0.3535534 0.0000000
## 7  0.2236068 0.0000000
## 8  0.2236068 0.0000000
## 9  0.2182179 0.0000000
## 10 0.2156655 0.0000000
## 11 0.3535534 0.0000000
## 12 0.3380617 0.0000000
## 13 0.0000000 0.0000000
## 14 0.0000000 0.4082483
## 15 0.4170288 0.0000000
## 16 0.3481553 0.3015113
## 17 0.0000000 0.0000000
## 18 0.4714045 0.0000000
## 19 0.3110855 0.0000000
## 20 0.3592106 0.3110855
```

---

background-image: url(img/code_camel_case.png)
background-size: 350px
background-position: 90% 90%

# 12. Principais erros

## 5. Usar o nome da função de forma errônea

```r
colsums(dune)
```

```
## Error in colsums(dune): could not find function "colsums"
```

---

background-image: url(img/code_camel_case.png)
background-size: 350px
background-position: 90% 90%

# 12. Principais erros

## 5. Usar o nome da função de forma errônea

```r
colSums(dune)
```

```
## Achimill Agrostol Airaprae Alopgeni Anthodor Bellpere Bromhord Chenalbu 
##       16       48        5       36       21       13       15        1 
## Cirsarve Comapalu Eleopalu Elymrepe Empenigr Hyporadi Juncarti Juncbufo 
##        2        4       25       26        2        9       18       13 
## Lolipere Planlanc  Poaprat  Poatriv Ranuflam Rumeacet Sagiproc Salirepe 
##       58       26       48       63       14       18       20       11 
## Scorautu Trifprat Trifrepe Vicilath Bracruta Callcusp 
##       54        9       47        4       49       10
```

---

background-image: url(img/code_coding_cases.png)
background-size: 700px
background-position: 50% 40%

# 12. Principais erros

## Cases

[@allison_horst](https://twitter.com/allison_horst)

---

# 12. Principais erros

## 6. Atentar para o diretório correto

```r
# listar os arquivos do diretorio definido
dir()[1:4]
```

```
## [1] "00_slides_intro_geoespacial_r.html" "00_slides_intro_geoespacial_r.pdf" 
## [3] "00_slides_intro_geoespacial_r.Rmd"  "01_slides_intro_geoespacial_r.html"
```

```r
# listar os arquivos do diretorio definido
list.files()[1:4]
```

```
## [1] "00_slides_intro_geoespacial_r.html" "00_slides_intro_geoespacial_r.pdf" 
## [3] "00_slides_intro_geoespacial_r.Rmd"  "01_slides_intro_geoespacial_r.html"
```

```r
# listar os arquivos do diretorio definido por um padrão
dir(pattern = ".Rmd")
```

```
##  [1] "00_slides_intro_geoespacial_r.Rmd" "01_slides_intro_geoespacial_r.Rmd"
##  [3] "02_slides_intro_geoespacial_r.Rmd" "03_slides_intro_geoespacial_r.Rmd"
##  [5] "04_slides_intro_geoespacial_r.Rmd" "05_slides_intro_geoespacial_r.Rmd"
##  [7] "06_slides_intro_geoespacial_r.Rmd" "07_slides_intro_geoespacial_r.Rmd"
##  [9] "08_slides_intro_geoespacial_r.Rmd" "09_slides_intro_geoespacial_r.Rmd"
```

---

background-image: url(img/cover_ciencias_dados_r.jpg)
background-size: 300px
background-position: 50% 50%

# 13. Principal material de estudo

## Ciência de Dados com R: introdução (2018)

[Guerra et al. (2020)](https://cdr.ibpad.com.br/index.html)

---

background-image: url(img/cover_data_science_r.png)
background-size: 300px
background-position: 50% 55%

# 13. Principal material de estudo

## R for Data Science (2017)

[Wickham & Grolemund (2017)](https://r4ds.had.co.nz/)

---

background-image: url(img/cover_statistical_inference.png)
background-size: 300px
background-position: 50% 55%

# 13. Principal material de estudo

## Statistical Inference via Data Science (2019)

[Ismay & Kim (2019)](https://moderndive.com)

---

background-image: url(img/cover_rmarkdown.png)
background-size: 280px
background-position: 50% 50%

# 13. Principal material de estudo

## R Markdown: The Definitive Guide (2018)

[Xie et al. (2019)](https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/)

---

background-image: url(img/cover_rmarkdown_cookbook.png)
background-size: 280px
background-position: 50% 50%

# 13. Principal material de estudo

## R Markdown Cookbook (2021)

[Xie et al. (2021)](https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/)

---

background-image: url(img/cover_geocompr.png)
background-size: 280px
background-position: 50% 50%

# 13. Principal material de estudo

## Geocomputation with R (2019)

[Lovelace et al. (2019)](https://geocompr.robinlovelace.net/)

---

# Dúvidas?

---

class: clear, middle
background-image: url(img/gif_frog.gif),url(img/gif_frogs.gif), url(img/package_xaringan.png)
background-size: 250px, 500px, 130px
background-position: 35% 50%, 90% 55%, 5% 86%

## Maurício Vancine

Contatos:

Slides criados via pacote [xaringan](https://github.com/yihui/xaringan) e tema [Metropolis](https://github.com/pat-s/xaringan-metropolis). Animação dos sapos por [@probzz](https://twitter.com/probzz/status/1367613720294170627).