{"id":2305,"date":"2026-07-21T14:21:34","date_gmt":"2026-07-21T13:21:34","guid":{"rendered":"https:\/\/web.unibas.it\/parente\/?p=2305"},"modified":"2026-07-21T14:28:14","modified_gmt":"2026-07-21T13:28:14","slug":"pigr-seconda-edizione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/web.unibas.it\/parente\/?p=2305","title":{"rendered":"pigR, seconda edizione"},"content":{"rendered":"\n<p>La seconda edizione di &#8220;pigR: R per pigri&#8221;, edito dalla Basilicata University Press \u00e8 disponibile <a href=\"https:\/\/ep142.github.io\/pigR\/\">a questo link<\/a>. A differenza della prima edizione, dalla versione on-line \u00e8 possibile accedere anche alle versioni .pdf e ePub. Il codice \u00e8 disponibile nel repository su <a href=\"https:\/\/github.com\/ep142\/pigR\">GitHub<\/a>. <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Dalla copertina:<\/strong> Questo materiale (pigR: R per pigri) nasce da diversi anni di esperienza (frustrante) di insegnamento di corsi di \u201cStatistical computing with R\u201d<a href=\"https:\/\/ep142.github.io\/pigR\/#fn1\"><sup>1<\/sup><\/a>&nbsp;per dottorandi di ricerca. \u00c8 destinato soprattutto a chi si occupa di scienze sperimentali e parte da una conoscenza limitata sia della statistica che dell\u2019uso di linguaggi e ambienti di programmazione, e ha la necessit\u00e0 (per varie ragioni) di passare a qualcosa di pi\u00f9 complesso, e di farlo nel minor tempo possibile. Il testo potrebbe anche essere utile a chi si occupa di&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.cineca.it\/temi\/digital-humanities\">digital humanities<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>L\u2019idea \u00e8:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>fornire una visione di insieme di R come linguaggio\/ambiente e della sua utilit\u00e0<\/li>\n\n\n\n<li>aiutare gli utenti (potenziali) a individuare le proprie necessit\u00e0<\/li>\n\n\n\n<li>fornire percorsi guidati per set di necessit\u00e0 \u201cstandard\u201d e per livelli diversi di interazione, indicando agli utenti le risorse migliori (ovviamente, le migliori secondo me)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>L\u2019approccio \u00e8 quello di fornire il minimo indispensabile di informazioni per consentire un apprendimento rapido ed efficace, ma, al tempo stesso, tracciare una sorta di mappa (soprattutto con l\u2019uso di hyperlink e note<a href=\"https:\/\/ep142.github.io\/pigR\/#fn2\"><sup>2<\/sup><\/a>) per navigare in quel&nbsp;<em>Mare magnum<\/em>&nbsp;che \u00e8 la documentazione (libri, siti web, forum, etc.) su R come linguaggio e sull\u2019analisi grafica e statistica con R per le scienze sperimentali e non solo. Si tratta quindi di un approccio sostanzialmente pragmatico che probabilmente far\u00e0 arricciare pi\u00f9 di un naso (e qualche coda), ma la mia sincera speranza \u00e8 che risparmi qualche esperienza frustrante.<br>Anche per queste ragioni ho preso la (sofferta) decisione di spostare il capitolo sul&nbsp;<em>data wrangling<\/em>&nbsp;e sulla programmazione alla fine del libro. Molti testi online (come&nbsp;<a href=\"https:\/\/benwhalley.github.io\/just-enough-r\/\">Just enough R<\/a>,&nbsp;<a href=\"https:\/\/bookdown.org\/ndphillips\/YaRrr\/\">YaRrr!<\/a>, etc.), che hanno lo scopo di permettere agli utenti di iniziare a usare R per la grafica e per la statistica il pi\u00f9 rapidamente possibile, non hanno un capitolo specifico sulla programmazione e sul&nbsp;<em>data wrangling<\/em>. Al contrario, altri, con maggiore enfasi sulla scienza dei dati (come&nbsp;<a href=\"https:\/\/r4ds.hadley.nz\/\">R for data science<\/a>, o&nbsp;<a href=\"https:\/\/moderndive.com\/index.html\">Statistical inference via data science<\/a>) dedicano capitoli specifici a questi argomenti. Infine, negli ultimi anni l\u2019esplosione dei Large Language Models come ChatGPT, Gemini e, in particolare&nbsp;<a href=\"https:\/\/claude.ai\/\">Claude<\/a>, oltre all\u2019integrazione di assistenti basati sull\u2019intelligenza artificiale in tutti i principali software e ambienti di programmazione<a href=\"https:\/\/ep142.github.io\/pigR\/#fn3\"><sup>3<\/sup><\/a>&nbsp;hanno illusoriamente semplificato la scrittura di codice per l\u2019analisi dei dati per i principianti (e anche, perch\u00e9 no, dei professionisti). Diventa quindi sempre pi\u00f9 difficile convincere i pi\u00f9 pigri che, anche per usare un assistente AI, qualcosa di programmazione bisogna capirla\u2026 Nella mia esperienza, gli utenti pi\u00f9 inesperti e privi di un background in informatica trovano la parte sulla programmazione \u201crespingente\u201d, anche quando sono interessati a usare R per l\u2019elaborazione statistica, probabilmente perch\u00e9 non ne riescono a comprendere l\u2019utilit\u00e0. Per questo illustrer\u00f2, quando serve, qualche funzione essenziale per la manipolazione dei dati e la programmazione e lasciando alla fine il resto (che poi \u00e8 tanta roba).<br>Una nota finale sugli esempi: per comprendere l\u2019uso di R occorre studiare degli esempi di codice, che includono l\u2019uso di set di dati. R base e tutti i pacchetti includono questi set di dati che solo raramente sono dati collegati in qualche modo alle diverse branche della biologia<a href=\"https:\/\/ep142.github.io\/pigR\/#fn4\"><sup>4<\/sup><\/a>. Per semplificare le cose e diminuire il rischio che i dati proposti in questo libro scompaiano, ho preferito usare set di dati inclusi nei pacchetti di R.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La seconda edizione di &#8220;pigR: R per pigri&#8221;, edito dalla Basilicata University Press \u00e8 disponibile a questo link. A differenza della prima edizione, dalla versione on-line \u00e8 possibile accedere anche alle versioni .pdf e ePub. 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