Em 2019 estávamos planejando o V SER(Seminário Internacional de Estatística com R), chamada de trabalhos aberta, grande expectativa de realizá-lo com intensa participação da comunidade R, fomos surpreendidos pela pandemia da Covid-19 e decidimos cancelar o evento que ocorreria em maio de 2020. Aliás neste ano de 2020 fomos impulsionados a nos reinventar na maneira de interagir, começaram a surgir formas alternativas de se encontrar, lives, meets online, canais do youtube foram impulsionados, aulas passaram a ser remotas de forma síncrona e assíncrona e eu me mudei de cidade e iniciei uma nova vida com isolamento e próximo a meus entes queridos. Gravei algumas aulas e disponibilizei no youtube e o projeto de vídeos do canal Estatística é com R ficou lá, parado em produção, mas intenso em acessos e visualizações, era o momento de recorrer ao aprendizado remoto, todos fizemos isso.

O mundo inteiro passou a aprender de forma remota! Enquanto isso acontecia eu já tinha um livro em produção pela Alta Books prestes a ser lançado, um livro super completo, de fácil leitura e reprodução, pensado para quem está iniciando o aprendizado do R, deseja aplicar técnicas de análise de dados e já produzir seu relatório ou artigo dentro do ambiente integrado do Rstudio.

Este livro pode ser adquirido em https://altabooks.com.br/produto/utilizando-a-linguagem-r/

Um livro é sempre um bom caminho para iniciar um aprendizado, ver um novo ponto de vista, é uma maneira de se evoluir sozinho ou formar um grupo de estudos e passar a utilizá-lo. Mas a brincadeira fica muito mais empolgante quando podemos encontrar novas pessoas em torno do mesmo interesse e ampliar nosso network e oportunidades de trabalho, pesquisa e amizade.

Este network tão importante para nossas carreiras se torna possível através do SER – Seminário Internacional de Estatística com R, é lá que podemos encontrar aquela pessoa que nos ajudou de forma remota, que ouvimos falar nas redes sociais e que faz trabalhos incríveis com o R. Também podemos nos tornar protagonistas desse encontro ao mostrar nosso trabalho através de palestras ou sessões pôster/oral ou ainda compartilhar nosso conhecimento adquirido através dos minicursos.

O mundo é cheio de desafios, e tivemos que repensar o SER, enfrentar nossos medos e dificuldades diante do novo cenário que estava se formando, então a equipe de organizadores liderados por mim, pelo prof. Orlando e prof. Ariel reuniu forças, estudou o cenário, juntou os colaboradores e com grande sucesso realizou o V SER em junho de 2021, tudo online, participação gratuita para todos os interessados, com palestras online e chat ao vivo com o palestrante. Confira lá no canal do SER!

Este ano de 2022 esperamos repetir o sucesso, nossa equipe está sempre buscando novos desafios, abrir espaços para a disseminação e uso da linguagem R, além do público de estudantes, professores e praticantes de diversas áreas do conhecimento, sob o tema R::for(all), vamos também promover a integração da educação no ensino médio através do evento satélite EducaSER, integrando professores do ensino fundamental e médio à comunidade R, com um dia inteiro dedicado a palestras e minicursos próprios para este público que quer pensar a educação estatística desde a mais tenra idade. Esperamos receber professores de diversas áreas, exatas, humanas, letras, biológicas, etc, queremos pensar a educação estatística de forma integrada com outras áreas de conhecimento. Por exemplo, podemos utilizar o R para produzir mapas em conjunto com a disciplina de geografia, podemos estudar sequências de palavras em um texto em conjunto com a disciplina de português, analisar o crescimento de um planta através de um experimento de biologia, produzir obras artísticas a partir de funções matemáticas na disciplina de artes, dentre outras possibilidades.

Quero acreditar num futuro melhor, percebo o surgimento de integração de áreas dando espaço a formação de novos cursos que nunca se ouvia falar, talvez por estar ligada a academia, tenha uma leve percepção dessa demanda que está pautada nessa novo cenário. E com olhos atentos vamos absorvendo essa evolução no nosso seminário, o SER.

Faça-se presente no VI SER, inscreva-se gratuitamente e participe online: www.ser.uff.br

Profa. Luciane Alcoforado (UFF/AFA)

Neste tutorial serão usados os seguintes pacotes:

• tuber: Para coletar os dados do Youtube, este será o foco desse tutorial;
• dplyr: Usado na manipulação dos dados obtidos, para melhor entendimento desse pacote recomendamos https://www.youtube.com/watch?v=jTQkMHYxwew
• lubridate: Trabalhar com data;
• ggplot2: Visualização dos dados

Criando sua chave API e um OAuth Key.

O primeiro passo será criar uma conta no Google Cloud (https://cloud.google.com). Após criar sua conta, siga o passo a passo desse video https://www.youtube.com/watch?v=pP4zvduVAqo e em seguida crie sua OAuth Key

app_id <- "ID_cliente"
app_secret <- "Chave secreta do cliente"
yt_oauth(app_id, app_secret, token='')

Obtendo os dados

A partir de agora esses dados estão disponíveis para acesso e manipulação, e esse post focará em algumas funções capazes de acessar esses dados disponiveis.

yt_search()

smartcities <- yt_search(term = 'Smart cities', published_after = "2019-05-15T00:00:00Z", max_results = 20)

Neste primeiro exemplo estão sendo procurados todos os videos com as palavras Smart cities depois da seguinte data 15 de Junho de 2019, e são mostrados somente os 20 primeiros videos, caso tenha.

Uma importante coluna gerada em smartcities é o video_id, pois nele podemos facilmente achar o video de interesse, como será mostrado em sequência. As outras colunas contem informações de fácil compreenção para leitor.

get_stats

infos <- get_stats(video_id = smartcities$video_id[2])

## Error in get_stats(video_id = smartcities$video_id[2]): Must specify a video ID.

Aqui temos que tomar muito cuidado!!!!!!

class(smartcities$video_id[2])

## [1] "factor"

Todas os resultados em smartcities são factor, então faça as devidas alterações seja, transformando em character ou numeric.

id <- as.character(smartcities$video_id[2])
infos <- get_stats(video_id = id)

class(infos)

## [1] "list"

canal <- yt_search(term = "", 
          type = "video",
          channel_id = 'UCmbNWlpq8o3dpqY6c9HDGXg')

id <- NULL
for (i in canal$video_id){
  id <- c(id,i)
}

nrow <- dim(canal)[1] # Vendo quantos videos tem em um canal
ncol <- length(get_stats(video_id=id[1])) # Vendo quantas informações são fornecidas

# Criando um matriz para armazenar as estatisticas que no momento não tem nada 
estatisticas <- matrix(1:ncol,ncol=ncol,nrow=nrow)

# Para cada video estou armazenado as estisticas com a funcao get_stats()
for (j in 1:nrow){
  infos <- unlist(get_stats(video_id=id[j]))
  estatisticas[j,] <- infos
}

# Transforamndo de matriz para data frame
estatisticas <- as.data.frame(estatisticas)

# Colocando nome nas colunas
nome <- names(unlist(get_stats(video_id=id[1])))
colnames(estatisticas) <- nome

# Juntando a base estatistica com canal
estatisticas <- merge(estatisticas, canal,  by.y="video_id", by.x="id") 

# Selecionando somente as colunas estatisticas,title e  viewCount ate publishedAt
estatisticas <- select(estatisticas,title, viewCount:publishedAt)

# Manipulando as datas
estatisticas$publishedAt <- as_date(estatisticas$publishedAt)

write.csv2(estatisticas,"youtubeR.csv")

base <- estatisticas
base$viewCount <- as.numeric(as.character(estatisticas$viewCount))
base$title <- as.character(estatisticas$title)

base <- arrange(base, viewCount)
fig1 <- ggplot(base,aes(x=reorder(title,viewCount),y=viewCount))+
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip()+
  labs(y = "Número de visualizações", x = "Nome do video")
fig1 

##Diferença de dias
hoje <- today("GMT")
base$diferenca <- hoje-base$publishedAt
base$diferenca <- as.numeric(base$diferenca)
base <- select(base,title,viewCount,views_por_dias,diferenca,everything())

#Views por dias
base$views_por_dias <- base$viewCount/base$diferenca
base <- arrange(base, views_por_dias)
fig2 <- ggplot(base,aes(x=reorder(title,views_por_dias),y=views_por_dias))+
  geom_bar(stat="identity") +
  coord_flip()+
  labs(y = "Número de visualizações por dia", x = "Nome do video")
fig2

Autoria: Gabriel Mizuno e Luciane Alcoforado

Na agenda do IV SER um dia inteiro de minicursos. Oportunidade de se atualizar nas ferramentas de análise utilizando o R e suas integrações com outras linguagens. Confira detalhes em www.ser.uff.br/minicurso

Nossa equipe vem desenvolvendo diversos vídeos para o canal youtube.com/estatisticacomr e agora este acervo de vídeos pode ser visto em dois minicursos GRATUITOS que preparamos para a agenda do IV SER – Seminário Internacional de Estatística com R. Acesse agora mesmo o site do evento e faça sua inscrição. www.ser.uff.br/minicurso

O minicurso de Introdução ao R foi oferecido com sucesso em 2018 na agenda do III SER, mais de 500 pessoas de todo o Brasil e exterior já realizaram o curso. Agora em 2019 fizemos uma revisão no minicurso de Introdução ao R que foi ampliado para uma carga horária de 15h. Também oferecemos o minicurso de Introdução ao Tidyverse que é um conjunto de pacotes do R que facilita muito o trabalho do analista de dados, é uma ferramental fundamental para melhorar sua tarefa de analisar dados.

Esperamos que esta iniciativa contribua para disseminar ainda mais a linguagem R no Brasil e no mundo.

Iniciamos 2019 exercitando no R! Se você não pôde ir ao evento acompanhe a apresentação das meninas aqui. A Julia Ferreira que é graduanda em Estatística da UFF e a Camila Simões que é Estatística recém formada pela UFF são apaixonadas por estudar as possibilidades de análise com o R. Confira!

Para fazer parte do grupo basta inscrever-se em R-ladiesNiterói 

• Exercitando o Rcommander
• Descobrindo o Shiny