A.7 Tidyverse, um resumo

David Robinson, autor do pacote broom, um dos membros do tidyverse, explica em sua postagem Teach the tidyverse to beginners que sua preferência por ensinar as ferramentas dos pacotes pertencentes ao tidyverse primeiramente a seus alunos se deve à compatibilidade da filosofia de ensino deste universo com o que ele acredita que seja ideal em uma filosofia de ensino: deve haver uma, preferencialmente apenas uma, maneira óbvia de se fazer, mote emprestado do guia de 19 princípios da linguagem de programação Python, conhecido como Zen of Python. Essa filosofia se contrapõe, por exemplo, ao mote da linguagem Perl, que é Há sempre mais de uma maneira de se fazer (nota pessoal: Isso pode ser observado na linguagem R, são sempre múltiplos os caminhos para se chegar a um resultado).

O mesmo autor também afirma nesta postagem que talvez um fluxo de trabalho comum aos alunos de cursos de ciência de dados seja:

• trabalhar com dados interessantes e reais;
• Criar gráficos informativos e atrativos;
• Chegar a conclusões úteis.

Finalizando, ele conclui dizendo que o tidyverse oferece ferramentas a seus usuários que tornam esse caminho mais suave.

O uso do %>% oferece outros aspectos a serem considerados no uso dessas ferramentas:

• Cada passo do operador resolve um problema;
• Cada passo ensina uma função;
• Acelera o uso da linguagem para análise exploratória de dados.

Nem tudo são flores em nenhum dos pontos abordados acima. Há muita controvérsia sobre o caminho a ser tomado em aulas da linguagem R nos dias atuais, que passam pela pergunta: ensinar primeiro o pacote base do R e suas funcionalidades básicas, ou começar pelas ferramentas do tidyverse (ver mais na seção Para saber mais. Não vamos entrar nesse embate nesta postagem. O que podemos afirmar é que qualquer pacote de R, com exceção do pacote base, foi construído em cima das funcionalidades deste último, logo, sem este pacote, não estaríamos nem aqui falando de funcionalidades do dplyr e afins.

Quisemos aqui apresentar funcionalidades básicas de alguns pacotes que podem ser adotadas ou não pelos alunos, e mostrar como podem ser incorporadas no fluxo diário das manipulações de dados. Caso queiram ver manipulações mais complexas em tabelas utilizando as ferramentas do tidyverse, convido-os a checarem estas duas postagens: importando e manipulando dados no R, e um tutorial para gerar o mapa de distribuição de Macrolobium aracaense Farroñay.