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title: "Materiais recomendados"
lang: pt-br
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Nesta página, você encontra diversos materiais complementares
que podem te auxiliar no processo de aprendizagem de R. Os temas
estão divididos nas seguintes seções:
gerais, visualização de dados, estatística,
reprodutibilidade e comunicação, aprendizado de máquina e metanálise.
Todos os materiais são de acesso aberto sem custo algum.
A lista abaixo é mantida pelo autor Bruno Montezano.
## Gerais
* [R for Data Science (segunda edição)](https://r4ds.hadley.nz/): trata-se de um
livro escrito por Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel e Garrett Grolemund
que foca em uma coleção de pacotes (`tidyverse`) voltados para ciência de dados
com R.
* [Advanced R](http://adv-r.had.co.nz/): escrito por Hadley Wickham, aborda aspectos
mais avançados referentes à programação em R de forma mais aprofundada.
* [Reproducible Medical Research with R](https://www.bookdown.org/pdr_higgins/rmrwr/):
Livro escrito por um médico sobre fluxos de trabalho em R para criação de *pipelines*
reprodutíveis.
* [The Epidemiologist R Handbook](https://epirhandbook.com/en/): Livro de referência para
códigos em R que facilitam rotinas de análise de dados para epidemiologia.
* [Introdução ao R](https://www.lampada.uerj.br/arquivosdb/_book2/): em português,
escrito por
Sergio Miranda Freire, trata aspectos introdutórios da programação em R com
aplicações.
* [R for Health Data Science](https://argoshare.is.ed.ac.uk/healthyr_book/): livro
breve escrito por Ewen Harrison e Riinu Pius sobre aplicação de programação em R
na manipulação, análise e interpretação de dados em saúde.
* [Hands-On Programming with R](https://rstudio-education.github.io/hopr/):
escrito por Garrett Grolemund, trata-se de um livro breve de introdução a
programação em R com aplicações e exemplos práticos que pode ser utilizado
como material auxiliar.
* [Materiais sobre R por Beatriz Milz](https://materiais-estudo-r.netlify.app/):
criado pela professora e doutoranda Beatriz Milz e mantido pela comunidade,
trata-se de uma página que armazena diversas fontes de informação sobre R
nos idiomas português, inglês e espanhol.
## Visualização de dados
* [Data Visualization: A Practical Introduction](https://socviz.co/): um livro muito
completo escrito por Kieran Healy sobre visualização de dados com `ggplot2`. Caso opte
por apenas uma referência em visualização, recomendo este livro.
* [R Graphics Cookbook (segunda edição)](https://r-graphics.org/): escrito por Winston Chang,
é um guia prático com mais de 150 receitas para gerar gráficos em R rapidamente.
* [ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis](https://ggplot2-book.org/): livro escrito por Hadley Wickham, trata-se da terceira edição da obra que explica a gramática dos gráficos por trás do `ggplot2`. Material para entender os detalhes que constituem o pacote.
* [Fundamentals of Data Visualization](https://clauswilke.com/dataviz/):
escrito por Claus O. Wilke, trata-se de um livro que aborda aspectos
mais gerais de como criar visualizações que refletem os dados, como
contar uma história e montar visualizações profissionais. Os plots do
livro foram todos criados usando `ggplot2`.
* [PDF com cores do R](https://www.stat.columbia.edu/~tzheng/files/Rcolor.pdf):
este documento criado pelo Dr. Ying Wei, lista a maioria das cores nomeadas do R que podem
ser utilizadas para personalizar seus gráficos.
## Estatística
* [OpenIntro Statistics](https://www.openintro.org/book/os/): escrito por Diez et al.,
um livro livre e de código aberto para introdução à estatística.
* [OpenIntro Introduction to Modern Statistics](https://openintro-ims.netlify.app/):
escrito por Cetinkaya-Rundel et al., também livre e de código aberto, também apresenta
conceitos introdutórios enfatizando exemplos com programação em R. Esse livro possui
tutoriais interativos em R ao final dos capítulos.
* [Fundamentos de Estatística para Ciência de Dados](https://filipezabala.com/fdepcdd/):
livro em português, escrito por Filipe Zabala, apresenta diversos capítulos desde
análise descritiva até modelos de aprendizado de máquina não-supervisionado com
exemplos em R no decorrer do texto.
* [Learning Statistics with R](https://learningstatisticswithr.com/book/): escrito
por Danielle Navarro, trata-se de um livro voltado para introdução de conceitos
de estatística e probabilidade através de aplicações em R.
* [Playlist de Statistics Fundamentals do canal StatQuest](https://youtube.com/playlist?list=PLblh5JKOoLUK0FLuzwntyYI10UQFUhsY9):
criado por Josh Starmer, trata-se de uma playlist no YouTube que dá uma visão geral
de conceitos fundamentais de estatística. A [playlist sobre regressão linear e modelos
lineares](https://youtube.com/playlist?list=PLblh5JKOoLUIzaEkCLIUxQFjPIlapw8nU) também vale muito a pena assistir.
* [Statistical Inference via Data Science: A ModernDive into R and the Tidyverse](https://moderndive.com/index.html):
livro escrito por Chester Ismay e Albert Y. Kim, demonstra vários
exemplos de como usar ferramentas do `tidyverse` e do *framework*
`moderndive` para criar rotinas completas de análise de dados englobando
a visualização, manipulação, modelagem, inferência e apresentação dos dados. Não
assume nenhum conhecimento matemático ou de programação
prévio.
* [Regression and Other Stories](https://users.aalto.fi/~ave/ROS.pdf):
escrito por Andrew Gelman, Jennifer Hill e Aki Vehtari, é um livro sobre
como usar modelos de regressão para resolver problemas reais de
comparação, estimação, predição e inferência causal. O livro apresenta
vários exemplos e códigos em R para todos os capítulos.
* [Introduction to Data Science: Data Analysis and Prediction Algorithms with R](https://rafalab.dfci.harvard.edu/dsbook/): livro escrito pelo estatístico
Rafael Irizarry, aborda conceitos básicos de R e pacote `tidyverse`,
visualização de dados, probabilidade, inferência e regressão, além de comentar
sobre *machine learning* e algumas ferramentas de produtividade.
* [Beyond Multiple Linear Regression: Applied Generalized Linear Models and Multilevel Models in R](https://bookdown.org/roback/bookdown-BeyondMLR/):
livro escrito por Paul Roback e Julie Legler, é uma introdução a modelos
lineares generalizados e modelos multinível em R. Assume conhecimento prévio
em regressão linear e logística.
* [Bayes Rules! An Introduction to Applied Bayesian Modeling](https://www.bayesrulesbook.com/): livro de Alicia Johnson, Miles Ott e
Mine Dogucu sobre o poder da estatística bayesiana como uma alternativa para
métodos frequentistas de análise de dados. Assume conhecimentos introdutórios
de estatística.
## Reprodutibilidade e Comunicação
* [Building reproducible analytical pipelines with R](https://raps-with-r.dev/): escrito por Bruno Rodrigues,
é um ótimo material para criar fluxos de trabalho reprodutíveis de maneira robusta. É um
livro mais aprofundado do que o *Reproducible Medical Research with R*, e requer maior
conhecimento em computação.
* [R Markdown: The Definitive Guide](https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/): escrito
por Yihui Xie, J. J. Allaire e Garrett Grolemund, trata-se de um guia completo para
criar relatórios, artigos, livros, websites, blogs, dashboards em R através de uma
sintaxe unificada do RMarkdown.
* [Mastering Shiny](https://mastering-shiny.org/): escrito por Hadley Wickham,
trata-se de um livro para criação de aplicativos web em R a partir do framework
`shiny`.
* [Happy Git and GitHub for the useR](https://happygitwithr.com//): escrito por
Jennifer Bryan, é um livro guia
de como instalar `git`, trabalhar com GitHub e integrar seus projetos do R com
estas ferramentas. Material para quem busca desenvolver fluxos de trabalho
de colaboração ou reprodutibilidade.
* [blogdown: Creating Websites with R Markdown](https://bookdown.org/yihui/blogdown/):
livro por Yihui Xie, Amber Thomas e Alison Presmanes Hill, é um guia para o pacote
`blogdown`, usado para criar websites e blogs com a sintaxe do R Markdown.
* [bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown](https://bookdown.org/yihui/bookdown/):
do autor Yihui Xie, é um livro guia para o pacote `bookdown`, que facilita o
processo de criação de livros e relatórios técnicos em R com R Markdown.
Suporta saídas em PDF, Word, HTML, etc, e apresenta diversas outras
funcionalidades.
* [Good enough practices in scientific computing](https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005510):
escrito por Greg Wilson et al., o paper publicado em 2017 apresenta boas
práticas de computação para pesquisadores, independentemente do nível de
habilidade em computação, a fim de melhorar a efetividade em
trabalhar com dados, software e projetos.
* [R Packages (segunda edição)](https://r-pkgs.org/): livro escrito por
Hadley Wickham e Jennifer Bryan sobre como criar pacotes em R para compartilhar
e reutilizar seu código de forma reprodutível e encapsulada.
* [Engineering Production-Grade Shiny Apps](https://engineering-shiny.org/):
livro escrito por Colin Fay, Sébastien Rochette, Vincent Guyader e
Cervan Girard, discute o processo de construir uma aplicação web em Shiny que
possa ser enviada para produção (*deploy*). Assume conhecimentos prévios com
o framework `shiny`.
## Machine Learning
* [An Introduction to Statistical Learning](https://www.statlearning.com/): livro
escrito por Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie e Rob Tibshirani sobre
introdução ao aprendizado estatístico com exemplos em R em todos os capítulos.
* [Aprendizado de máquina: uma abordagem estatística](http://www.rizbicki.ufscar.br/ame/):
livro em português escrito pelo prof. Rafael Izbicki da UFSCAR. Segue moldes parecidos com
o *An Introduction to Statistical Learning*, mas trabalha mais conceitos estatísticos.
* [Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models](https://bookdown.org/max/FES/):
livro escrito por Max Kuhn e Kjell Johnson, trata de aspectos
relacionados com a engenharia e seleção de variáveis, abordando temas
como pré-processamento de dados, divisão dos dados, tunagem de
hiperparâmetros, etc.
* [Tidy Modeling with R](https://www.tmwr.org/): o melhor livro
prático para aprendizado de máquina em R atualmente, escrito por
Max Kuhn e Julia Silge, apresenta o *framework* `tidymodels` para
criar modelos, aplicando boas práticas metodológicas e estatísticas.
* [Supervised Machine Learning for Text Analysis in R](https://smltar.com/):
se você tiver interesse em trabalhar com aprendizado de máquina
supervisionado e análise de texto, esse livro escrito por Emil Hvitfeldt
e Julia Silge é uma boa pedida.
* [Deep Learning and Scientific Computing with R torch](https://skeydan.github.io/Deep-Learning-and-Scientific-Computing-with-R-torch/):
Livro sobre o `torch`, um *framework* em R para criar modelos de deep learning, além
de possibilitar rotinas complexas de computação científica. Publicado em abril de 2023.
* [Text Mining with R: A Tidy Approach ](https://www.tidytextmining.com/):
trata-se de um livro escrito por Julia Silge e David Robinson para
introduzir a mineração de texto com R usando o pacote `tidytext`.
Apresenta diversos exemplos de problemas reais.
## Metanálise
* [Doing Meta-Analysis with R: A Hands-On Guide](https://bookdown.org/MathiasHarrer/Doing_Meta_Analysis_in_R/):
livro escrito por Mathias Harrer, Pim Cuijpers, Toshi Furukawa e
David Ebert que aborda uma breve introdução em como metanálises
podem ser conduzidas no R, abordando métodos avançados.
* [How to perform a meta-analysis with R: a practical tutorial](https://mentalhealth.bmj.com/content/22/4/153): artigo
publicado em 2019 pela *BMJ Mental Health* sobre passos práticos para
rodar uma metanálise com R.