A grande pergunta: por onde começar?

Quando alguém decide aprender R, uma das primeiras decisões que enfrenta é: devo começar aprendendo base-R ou ir direto para o tidyverse? Esta é uma questão que divide a comunidade de R e tem implicações importantes para sua jornada de aprendizado.

Neste post, vamos explorar os prós e contras de cada abordagem, analisar o que dizem os especialistas e dar recomendações práticas para diferentes perfis de estudantes.

O contexto: duas filosofias de ensino

Abordagem tradicional: Base-R primeiro

Historicamente, R sempre foi ensinado começando pelos fundamentos: vetores, listas, data.frames, funções base como apply(), tapply(), e o operador $. A lógica é simples: entender os fundamentos antes de partir para abstrações mais complexas.

# Abordagem base-R tradicional
data(mtcars)
resultado <- mtcars[mtcars$cyl == 4, c("mpg", "wt")]
media_por_grupo <- tapply(mtcars$mpg, mtcars$cyl, mean)

Abordagem moderna: Tidyverse primeiro

Nos últimos anos, muitos educadores adotaram uma abordagem diferente: começar diretamente com o tidyverse. A justificativa é que a sintaxe é mais intuitiva e permite que iniciantes sejam produtivos mais rapidamente.

# Abordagem tidyverse primeiro
library(dplyr)
resultado <- mtcars |>
  filter(cyl == 4) |>
  select(mpg, wt)

media_por_grupo <- mtcars |>
  group_by(cyl) |>
  summarise(media = mean(mpg))

O caso a favor do tidyverse primeiro

1. Curva de aprendizado mais suave

O tidyverse foi desenhado pensando na experiência do usuário. As funções têm nomes intuitivos (filter(), select(), mutate()), e a lógica de pipes permite ler código quase como uma receita.

dados |>
  filter(idade >= 18) |>        # filtra adultos
  select(nome, salario) |>      # seleciona colunas
  arrange(desc(salario))        # ordena por salário

Para um iniciante, este código é praticamente auto-explicativo.

2. Resultados imediatos

Com o tidyverse, um iniciante pode criar visualizações impressionantes e fazer análises complexas em questão de dias, não semanas.

library(ggplot2)
mtcars |>
  ggplot(aes(wt, mpg)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  theme_minimal()

3. Sintaxe consistente

Todas as funções do tidyverse seguem convenções similares: primeiro argumento é sempre os dados, nomes de funções são verbos, argumentos seguem padrões previsíveis.

4. Material de apoio abundante

A maior parte dos cursos online, tutoriais e materiais didáticos modernos usam tidyverse. Livros como “R for Data Science” se tornaram o padrão para ensino de R.

5. Relevância no mercado

A realidade é que a maioria das vagas de trabalho que envolvem R hoje esperam conhecimento de tidyverse, especialmente em ciência de dados.

O caso a favor do base-R primeiro

1. Fundamentos sólidos

Começar pelo base-R força você a entender como R realmente funciona: vetorização, tipos de dados, indexação, ambientes. Este conhecimento é fundamental para resolver problemas complexos.

2. Menos dependências

Base-R está sempre disponível. Você nunca vai ter problemas de compatibilidade, versões desatualizadas ou pacotes quebrados.

3. Performance e eficiência

Para operações simples, base-R é frequentemente mais rápido que tidyverse. Quando você entende os fundamentos, pode escrever código mais eficiente.

4. Flexibilidade total

Base-R é mais flexível. Não há abstrações que limitam o que você pode fazer. Você tem controle total sobre cada aspecto do seu código.

5. Preparação para debugging

Quando algo dá errado (e sempre dá), entender base-R é essencial para debugar efetivamente, mesmo código tidyverse.

O que dizem os especialistas

Argumentos pró-tidyverse

Hadley Wickham (criador do tidyverse) e muitos educadores argumentam que começar com tidyverse permite que estudantes se tornem produtivos mais rapidamente e desenvolvam interesse pela linguagem antes de se frustrarem com a complexidade do base-R.

Argumentos pró-base-R

Norm Matloff (UC Davis) e outros críticos argumentam que pular os fundamentos cria lacunas perigosas no conhecimento e que o tidyverse esconde demasiadamente a complexidade inerente da análise de dados.

Nossa recomendação prática

A resposta depende do seu objetivo e perfil:

Para iniciantes em programação com foco em análise de dados

Recomendação: Comece com tidyverse

Você será produtivo mais rapidamente
A sintaxe intuitiva reduz frustração inicial
Alinha com as expectativas do mercado de trabalho
Abundante material de apoio

Plano sugerido: 1. Aprenda o básico de vetores e data.frames 2. Mergulhe no tidyverse (dplyr, ggplot2, readr) 3. Volte para fundamentos de base-R conforme necessário

Para quem tem background em programação

Recomendação: Base-R primeiro

Você já tem disciplina para superar a curva inicial
Beneficia-se de entender os fundamentos
Pode apreciar a flexibilidade total da linguagem

Plano sugerido: 1. Fundamentos completos de base-R (4-6 semanas) 2. Introdução ao tidyverse como “açúcar sintático” 3. Escolha a ferramenta certa para cada problema

Para acadêmicos/pesquisadores

Recomendação: Abordagem híbrida

Comece com tidyverse para análises exploratórias
Aprenda base-R para métodos estatísticos avançados
Desenvolva fluência em ambos

Mitos a desconstruir

“Tidyverse não é R ‘de verdade’”

Falso. Tidyverse é R legítimo, apenas com abstrações diferentes. É como dizer que C++ não é programação “de verdade” porque abstrai assembly.

“Base-R é obsoleto”

Falso. Base-R continua sendo ativamente desenvolvido e é fundamental para muitas aplicações, especialmente em estatística e programação avançada.

“Você precisa escolher um ou outro”

Falso. Os melhores programadores de R são fluentes em ambos e escolhem a ferramenta certa para cada situação.

Conclusão e próximos passos

Para a maioria dos iniciantes, especialmente aqueles interessados em ciência de dados, começar com tidyverse é a melhor opção. A curva de aprendizado mais suave e os resultados imediatos mantêm a motivação alta durante os primeiros meses críticos.

Contudo, independente de onde você começar, seu objetivo deve ser eventualmente dominar ambas as abordagens. Um programador R completo sabe quando usar dplyr::summarise() e quando usar tapply(), quando usar ggplot2 e quando usar plot().

Próximos passos na série

Próximo post: A Filosofia do Tidyverse - Entenda os princípios de design que tornam o tidyverse único
Também na série: O Tidyverse em Números - Dados que mostram a dominância do tidyverse no ecossistema R

Recursos recomendados

Para começar com tidyverse: - R for Data Science - O livro definitivo - Curso Tidyverse no DataCamp

Para fundamentos de base-R: - Hands-On Programming with R - The Art of R Programming

Qual abordagem você escolheu para aprender R? Conta sua experiência nos comentários!