Hadley Wickham é um estatístico e cientista da computação que é mais conhecido por seu trabalho em ciência de dados, especificamente por suas contribuições para a linguagem de programação de código aberto R. Ele é o autor de vários pacotes R populares, incluindo o tidyverse, que é uma coleção de ferramentas para manipulação e visualização de dados.
Hadley Wickham nasceu na Nova Zelândia em 1979.
Ele recebeu seu PhD em estatística pela Iowa State University em 2006.
Ele ocupou cargos em várias universidades e empresas de tecnologia, incluindo Rice University, Google e RStudio.
Ele recebeu inúmeras honras e prêmios por seu trabalho, incluindo o John Chambers Award for Statistical Computing em 2019.
Atualmente é professor de estatística na Universidade de Auckland, na Nova Zelândia.
Python é uma linguagem de programação popular de código aberto usada para uma variedade de propósitos, incluindo ciência de dados.
Julia é uma linguagem de programação relativamente nova que foi projetada especificamente para computação numérica e científica.
Matlab é uma linguagem de programação proprietária e ambiente de desenvolvimento que é frequentemente usado em computação científica e engenharia.
ggplot2 é um pacote de visualização de dados popular para R que permite aos usuários criar gráficos e tabelas personalizados.
dplyr é um pacote para R que fornece ferramentas para manipulação e filtragem de dados.
tidyr é um pacote para R que fornece ferramentas para remodelar e limpar conjuntos de dados.
O tidyverse é uma coleção de pacotes R criados por Hadley Wickham e outros que fornece ferramentas para manipulação e visualização de dados.
ggplot2 é um pacote R popular para criar visualizações de dados personalizadas.
dplyr é um pacote R para manipulação e filtragem de dados que é projetado para funcionar bem com outros pacotes populares como ggplot2.
Depende da tarefa em mãos. R é frequentemente preferido para visualização de dados e análise estatística, enquanto Python é melhor para tarefas que envolvem aprendizado de máquina ou trabalho com grandes conjuntos de dados.
Existem muitos recursos disponíveis para aprender R, incluindo cursos on-line, tutoriais e livros didáticos. Algumas opções populares incluem o DataCamp, os recursos de aprendizado on-line gratuitos do RStudio e o livro 'R for Data Science' de Hadley Wickham e Garrett Grolemund.