Google Colab no R

Você provavelmente já conhece o Google Colab se trabalha com dados. Se você está pensando em começar a trabalhar em ciência de dados, certamente é um ótimo caminho.

Para quem não o conheçe, recomendo o artigo da Sigrid, Google Colab — guia do iniciante. É uma ótima introdução de como começar nessa plataforma. Para quem não conhece, esse é o rostinho do Colab:

De forma nativa, quando se abre um novo notebook, a linguagem padrão é o python, como é possível ver pelo nome do documento padrão: Untitled0.ipynb.

Embora seja usado primariamente para o python, também há possibilidade usá-lo com R. E como podemos fazer isso?

Duas maneiras de acessar Colab-R

1. Acessar o R dentro de um código Python:

Use o comando %load_ext rpy2.ipython e cada vez que abrir um bloco de código, use %%R. Veja um exemplo abaixo usando Python e R:

2. Acessar um notebook rodando no runtime da máquina do Colab

1. Abra seu browser favorito;
2. Use as seguintes URL:

https://colab.research.google.com/#create=true&language=r

ou

https://colab.to/r

Abrirá um novo bloco de notas com o título padrão Unitled.ipynb. A primeira vista parece o mesmo ambiente para Python. Para verificar se estamos rodando R podemos testar com código:

R.version.string

Mensagem na tela do Colab quando R esta sendo utilizado

Veja no programa que rodamos o R dentro do Python, tal código não funciona.

Por que usar o R no Colab?

À primeira vista, não há diferença entre notebooks Python e R. No entanto, em sua “Runtime” mostrará as diferenças. Algumas pessoas podem argumentar que o R-Studio seria melhor opção para trabalhar com R.

De fato, o Colab de certa forma limita sim o uso do R em alguns aspectos. Contudo, sinto que a filosofia de trabalho por trás de modelos como Jupyter e Colab permitem juntar a programação e aspectos de organização do código, como Markdown, que me agradam. É possível usar RMarkdown para produzir no R, contudo para iniciante exige uma curva de aprendizado.

Então, eu trocaria o Colab pelo R-Studio? Trocar não. Porém para trabalhos mais simples ou até mesmo para ensinar o R, acredito que é uma plataforma muito interessante.

Outro ponto, que vale tanto para R e Python, é que o ambiente já vem com instalação dos pacotes mais usados. Para uma estudante iniciante a configuração pode ser uma parte frustrante ajustar o ambiente.

Fontes:

[1]https://towardsdatascience.com/how-to-use-r-in-google-colab-b6e02d736497

[2] https://medium.com/machina-sapiens/google-colab-guia-do-iniciante-334d70aad531

[3] https://medium.com/@araujo.dionata/primeiramente-parab%C3%A9ns-pelo-conte%C3%BAdo-901f2d060599