✅ Prefácio da segunda edição

Boas vindas à segunda edição do livro “R para Ciência de Dados”! Esta é uma revisão importante da primeira edição, removendo material que não consideramos mais útil, adicionando material que gostaríamos de ter incluído na primeira edição e atualizando o texto e o código de acordo com as melhores práticas. Também estamos muito animados em dar as boas-vindas a uma nova co-autora: Mine Çetinkaya-Rundel, uma renomada educadora em ciência de dados e uma de nossas colegas na Posit (conhecida anteriormente como RStudio).

Segue abaixo um breve resumo das maiores mudanças nesta edição:

• A primeira parte do livro foi renomeada para “Visão geral”. O objetivo desta seção é fornecer a você os detalhes aproximados da “visão geral” da ciência de dados antes de nos aprofundarmos nos detalhes.

• A segunda parte do livro é chamada “Visualizar”. Esta parte oferece uma cobertura mais abrangente das ferramentas e práticas recomendadas de visualização de dados em comparação à primeira edição. O melhor lugar para obter todos os detalhes ainda é o livro do ggplot2, mas agora o R4DS aborda de forma mais abrangente as técnicas importantes.

• A terceira parte do livro agora é chamada de “Transformar” e inclui novos capítulos sobre números, vetores lógicos e valores faltantes (missing values - NA). Esses tópicos eram anteriormente parte do capítulo de transformação de dados, mas precisavam de mais espaço para cobrir todos os detalhes.

• A quarta parte do livro é chamada de “Importar”. São novos capítulos que vão além da leitura de arquivos de texto simples para trabalhar com planilhas, importar dados de bancos de dados (databases), trabalhar com grandes conjuntos de dados (big data), converter dados hierárquicos em dados tabulares e extrair dados de sites da web (web scraping).

• A parte “Programar” permanece, mas foi reescrita do zero para se concentrar nas partes mais importantes da escrita de funções e iteração. Agora, a escrita de funções inclui detalhes sobre como criar funções no estilo tidy (lidando com os desafios de avaliação tidy (tidy evaluation)), uma vez que isso se tornou muito mais fácil e importante nos últimos anos. Adicionamos um novo capítulo sobre funções importantes do R base que você provavelmente encontrará em códigos em R por aí.

• A parte de modelagem foi removida. Nunca tivemos espaço suficiente para fazer justiça à modelagem e agora existem recursos muito melhores disponíveis. Geralmente, recomendamos o uso do pacote tidymodels e a leitura do livro Tidy Modeling with R escrito por Max Kuhn e Julia Silge.

• A parte de “Comunicar” permanece, mas foi atualizada em detalhes para apresentar o Quarto em vez do R Markdown. Esta edição do livro foi escrita no Quarto e ele claramente é a ferramenta do futuro.