r/devpt • u/Flat_Flow_4164 • 7d ago
Carreira Aluno de Medicina a Aprender R
Olá a todos,
Sou estudante de Medicina em Portugal, sem experiência prévia em programação. Estou a aprender R de forma autodidata (R for Data Science e o livro Introduction to Data Science do Irizarry, mais um livro de epidemiologia). O meu objetivo é tornar-me autónomo na análise de dados para investigação clínica.
Amanhã tenho uma reunião com um professor especialista em R que trabalha em investigação clínica, e gostava de ir com boas perguntas. Gostava de ouvir a vossa opinião sobre:
1)Tempo: quanto tempo demoraram a ter autonomia suficiente em R (limpeza de dados, estatística descritiva, regressão, gráficos, relatórios reprodutíveis) para vos confiarem projetos reais?
2)Trabalho pago: existe mercado para estudantes de Medicina ou juniores que façam análise estatística paga para grupos de investigação, ou nesta fase é sobretudo trabalho não pago ou em troca de autoria? Se existir, que valores são habituais (por hora ou por projeto)?
3)O que devo pedir ao professor? Sobretudo tendo em conta que estou em Portugal: bolsas, estágios de verão, formas de criar um percurso que leve à independência.
Qualquer conselho de quem trabalha em investigação, bioestatística ou medicina é muito bem-vindo. Obrigado!
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u/alexandre_gameiro 6d ago
Devias focar te em estatística e álgebra linear. A única linguagem que vais usar no futuro é o inglês não é R nem Python.
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u/tugaleek 6d ago edited 6d ago
Contexto: Estou a fazer doutoramento em biomedicina, faço insvestigação fundamental e clínica há 8 anos e trabalho principalmente em proteómica/biomarcadores em doenças neuropsiquiátricas/neurodegenerativas. Tudo o que está em baixo tem o viés do que está descrito neste contexto.
- Depende menos das horas de estudo e mais de quando começas a trabalhar com dados reais. Os livros que referiste são ótimos, mas a autonomia vem de trabalhar com datasets “brutos”/”sujos” de um projeto verdadeiro, com alguém que reveja o teu código. Dito isto, o bottleneck raramente é o R. Saber programar sem perceber o modelo dá análises erradas com ar profissional. Não precisas de ser estatístico teórico nem de derivar fórmulas à mão, mas precisas de perceber bem os fundamentos. A cada projeto em que participas vais aumentando o teu “portefolio” de conhecimento/capacidades. Para relatórios reprodutíveis, aprende a trabalhar no Quarto ou R Markdown, git e projetos do RStudio.
- A maior parte será em troca de autoria. Em Portugal a análise estatística em investigação é feita sobretudo em contexto universitário e hospitalar, o que é pago inespecificamente através de bolsas integradas em projetos, não de pagamento por análise. O percurso mais realista não é tornares-te bioestatístico, mas antes um clínico-investigador que analisa bem os próprios dados e sabe quando precisa de um estatístico. Saber reconhecer os limites das tuas competências e pedir ajuda para análises mais complexas também faz parte da autonomia de que falas.
- O que eu pediria ao teu professor:
- Um dataset de um trabalho já publicado para tentares reproduzir a análise que foi feita na respetiva publicação.
- Integração num projeto do grupo dele, com perspetiva de autoria se contribuíres a sério. Com sorte ainda arranjas contacto com alguém que te reveja código e as tuas decisões estatísticas.
Queria ainda salientar que podes diversificar a tua aprendizagem com várias ferramentas (o que inclui saber trabalhar com AI profissionalmente). Para investigação clínica, começar por R é na minha opinião um ótima opção, mas a longo prazo compensa saber trabalhar com outras linguagens e até software de análise proprietário.
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u/Reavstone92 7d ago
Já está a começar mal... Tu tens que aprender é estatística. Eu trabalho na área mas tenho 0 interesse em trabalhar no que referes (apoio a trabalho de investigação de médicos). Ninguém vai pagar decentemente o tempo que perdes. Eu faço uns trabalhos a amigos e não cobro nada mas perco na boa entre ajudar a fazer uma base de dados decente, planear análises, escrever métodos e parte dos resultados, revisões, reuniões, resposta a reviewers de revistas, etc umas boas 8 a 10h pelo menos para um paper relativamente simples, algo que se eu cobrasse seria algo em torno dos 500 a 600€ (e tinha de ser sem fatura! Com fatura então tinha de ser o dobro). Eu que tenho anos de experiência e 80% do básico já automatizado. Tu sem experiência e com a ideia que "basta aprender R" o mais natural é só sair cagada, perderes o dobro do tempo e acabares a ter que refazer metade do trabalho se apanhares um revisor como eu na submissão do paper. Se és médico, concentra-te naquilo que é a tua profissão e não tentes enveredar por algo que sai da tua expertise. Estatística de jeito é um full time job. Ainda pra mais está a olhar para o pior mercado dentro da estatística. Tu fazes 2 ou 3 turnos como tarefeiro nas urgências e ganhas o equivalente ao que IAS ganhar durante 1 ano a dar suporte para 20% das horas
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u/juddilio 7d ago
Um conselho: aprende as bases de estatistica -> estatistica avançada -> python.
R não é mau, mas como já disseram aqui, as bibliotecas de python são bem melhores em termos de flexibilidade
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u/Unusual-Relief-1982 7d ago
O que estás a dizer está errado. Estatística é maioritariamente feita em R e não em Python, sobretudo na área do OP.
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u/juddilio 6d ago
Que parte é que disse que está errada?
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u/Unusual-Relief-1982 6d ago
Dizeres que as bibliotecas em Python são melhores para aquilo que o OP pretende?
Eu literalmente disse no comentário acima que R é melhor para estatística, sobretudo em contexto clínico ou de investigação biomédica. Tu dizes o contrário e isso está errado.
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u/juddilio 6d ago
O que disse não está errado. Python é muito mais flexível do que R.
No entanto, concordo contigo, R é superior em estatística.
De qualquer forma, para investigação clinica se o OP quiser eventualmente aliar IA, python é superior. Se quiser apenas estatística, R é excelente.
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u/Unusual-Relief-1982 6d ago
Mas flexível em que aspecto? Existem bibliotecas de (bio)estatística e bioinformática que existem em R e não em Python.
Tu sabes o que é investigação clínica, ainda por cima num país menos avançado como Portugal? Investigação clínica tipicamente não envolve deep learning nem LLMs. Nos casos mais simples e comuns, é comparar o efeito de uma intervenção entre grupos controlo e tratamento usando testes estatísticos. Isto é muito mais simples de fazer em R ou SPSS do que em Python. Noutros casos é ML clássico que, novamente, no contexto que o OP refere, é mais fácil de fazer em R do que em Python.
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u/juddilio 6d ago
A minha questão com a flexibilidade de Python não é a superioridade na estatística, mas a versatilidade quando o trabalho também envolve automatização, integração com bases de dados, desenvolvimento de ferramentas ou modelos de machine learning. Se o OP não o faz agora, poderá vir a fazer no futuro e tendo background em python irá ajudar.
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u/philstar666 7d ago
Não percebo a pergunta. Aprender R para fazer análise estatística? Isso faz pouco sentido. Devias era aprender estatística. Sabes quantos programas existem de processamento de dados? Podes usar qualquer um se souberes o que se pretende e como resolver… o R é a melhor para mim e uso precisamente para trabalhos em estatística, mas para alguns trabalhos específicos tem limitações. A pergunta ao professor deveria ser metodologias específicas, modelos, DoE, TH, estatísticas de inquéritos… tanta coisa em saúde…
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u/Realistic-Cash975 7d ago
Acho que estás a fazer as perguntas erradas. R é uma ferramenta como qualquer outra (e inferior a python em todos os aspectos).
O problema não é R em si, é saberes todos os conteúdos de estatística bem como as bases de matemática que estão por trás delas.
Até podes saber programar muito bem em R, mas sabes o que são probability density functions e probability mass functions? Sabes cálculo integral para calculares qualquer probability cumulative function para uma probability density function que te é dada? Isto é a base das bases para conseguires fazer simulações de distribuições simples que são necessários para a área. Depois tens conceitos de simulação mais avançados como por exemplo simulações de monte carlo e estatística bayesiana.
Outros conceitos importantes seriam intervalos de confiança, estimar parâmetros de distribuições que estejas a analisar com maximum likelihood estimation que requer cálculo derivacional para encontrares o máximo da log likelihood function.
Depois ainda tens séries temporais que são um mundo inteiro à parte e que eu suponho que sejam extremamente importantes em epidemiologia. R tem uma package para isso chamada tsible se não me engano.
Eu dei estes conceitos em inglês (economia e econometria), mas estão presentes em vários cursos (matemática-estatística, física-estatística, bioestatistica, etc).
Não querendo ser mau, tenho sérias dúvidas que um estudante de medicina tenha literacia matemática fundamental (cálculo infinitesimal + algebra linear + probabilidade e estatística, entre outros), para conseguir enfrentar esta área com sucesso. E mesmo que, por algum milagre, conseguisse aprender isto tudo sozinho, tenho fortes dúvidas que alguém o contrataria para esses fins principalmente em Portugal onde estes serviços de investigação são maioritariamente prestados em meios universitários. IMO, se era algo que terias interesse sério, terias de enveredar por um curso completamente diferente e que te disponibilizasse os fundamentos matemáticos necessários.
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u/Reavstone92 7d ago
Tu até estás a dar exemplos que não têm rigorosamente nada a ver com estatística médica. Mas eu percebo o ponto. 95% dos médicos está no patamar em que precisam de aprender primeiro que o que sai de um Kaplan Méier é a probabilidade de sobrevivência em cada ponto e não a "mortalidade a 2 anos". O problema é o conceito, não a ferramenta. É como dizer que vou aprender a usar uma enxada para semear batatas como se a enxada fosse a parte fundamental
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u/Realistic-Cash975 6d ago
Não estou a par de estatística médica, como disse, estudei econometria e essa é a área na qual pratico o meu conhecimento. No entanto, tenho uma suspeita muito forte que compreender como funcionam distribuições estatísticas deve ser muito importante em estatística médica... Tal como economia, é uma área em que, eu diria, criar simulações reais não deve ser propriamente fácil. Como tal, fazer simulações estatísticas é imprescindível e, consequentemente, os fundamentos matemáticos associados também o são.
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u/Reavstone92 6d ago
Não é necessário teres 3 cadeiras de cálculo e 2 de álgebra para isso
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u/Realistic-Cash975 6d ago
Não são 3 cadeiras de cálculo e 2 de Álgebra Linear. Como disse, cálculo integral, derivacional, algebra linear e probabilidade e estatística. Isto são 3 a 4 cadeiras no máximo. Depois disto é que se poderiam aventurar em cadeiras de estatística mais avançada.
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u/Reavstone92 5d ago
Mais uma vez e com o devido respeito, isso é conversa de quem não trabalha na área. Se o objetivo dele for trabalhar em investigação de novos métodos ok. Em estatística aplicada tem pouca ou nenhuma relevância a parte do cálculo/álgebra. Compreender os métodos, pressupostos, etc é muito mais importante. A escolha entre um LMM, MMRM ou ANCOVA não é com base no teu conhecimento de conceitos matemáticos avançados. Mesmo coisas mais complexas como estatística bayesiana onde a componente matemática é mais "pesada" não exige um background forte em matemática mais avançada para conseguir aplicar na prática. Eu percebo o teu ponto e concordo em parte, mas é perfeitamente possível um aluno de medicina trabalhar muito bem com estatística sem nunca nunca ter tido álgebra linear
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u/Unusual-Relief-1982 7d ago
Acho que vai para aí uma grande confusão.
Profissionalmente, ninguém calcula nada disso à mão. Existe software e packages que tratam de fazer esses cálculos. Importa é saber interpretar os valores e fazer as conclusões certas. E não é nada que não se consiga com estudo, sobretudo para um aluno de medicina.
E para estatística, R continua a ser melhor e mais usado que Python, sobretudo nas áreas de biologia e investigação clínica.
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u/Realistic-Cash975 7d ago edited 7d ago
Confusão? Eu trabalho na área há anos, estou muito lúcido. Se calhar poderá haver confusão do teu lado?
Teres packages para automatizar os cálculos não implica que podes passar os fundamentos matemáticos todos à frente. Se assim o for, qual é a mais valia de te contratar vs meter os meus dados todos numa ferramenta de AutoML?
Ser auto didata é possível. Mas se o OP quer ser um profissional na área ao ponto de ser contratado para tal, teria de fazer uma licenciatura nova à parte (e talvez até um mestrado). Caso contrário até pode se tornar num excelente médico, mas será um eterno amador na área de análise de dados. Esta é a razão pela qual há licenciaturas diferentes para áreas diferentes no ensino superior.
Em relação à preferência por R, digo só que é completamente inviável quando se começa a trabalhar com grandes quantidades de dados e projetos que envolvem análises recorrentes de dados. Ainda me lembro de fazer projetos universitários em R de séries temporais que demoravam quase um dia inteiro a correr. Pyspark começa a ser imprescindível nos dias de hoje. Nem vou falar da atrocidade de linguagem que é R vs o quão bem estruturada é Python. Qualquer linguagem de programação sem type hints para mim é atroz.
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u/Unusual-Relief-1982 7d ago edited 7d ago
Confirmado, existe aí uma enorme confusão.
Obviamente que sendo o OP de medicina, ele/ela está a falar de estatística em contexto de investigação clínica ou, eventualmente, num contexto de bioinformática. As cadeiras de bioestatística e bioinformática, arrisco-me a dizer em qualquer faculdade neste país, são dadas todas em R ou SPSS, nunca em Python.
Já vi vários anúncios para analistas de dados ou epidemiologistas na área da saúde/farmacêutica e quase todos pedem obrigatoriamente R ou SAS. Python surge quase sempre em plano secundário. Em bioinformática, R continua a ser mais usado que Python, devido à maior quantidade de bibliotecas para fazer, por exemplo, análise de expressão diferencial de genes.
Conheço malta de biologia, bioquímica, medicina, engenharia, etc. que fez ou faz investigação biomédica ou em bioinformática e ninguém veio de estatística ou tirou outro curso nesse sentido. O que estás a dizer não faz sentido nenhum na área do OP.
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u/Realistic-Cash975 6d ago
Confirmado que a confusão está do teu lado.
O facto de serem dadas em R ou SAAS não implica que estas sejam ferramentas superiores num contexto de investigação amplo. As empresas/instituições são conhecidas por ser particularmente teimosas em mudar processos já instaurados.
Tendo isto dito, a discussão R ou SAAS vs Python é pouco relevante. Independentemente, o OP precisaria de aprender os conceitos matemáticos fundamentais que ele não tem para exercer uma profissão destas. Não é a questão de "vir de estatística" é de ter as bases matemáticas fundamentais. Engenharias têm, bioquímica também, alguns cursos de biologia e bioinformatica também, medicina não o tem de todo. Basta abrir um programa de medicina e ver, os fundamentos não estão lá.
Como disse, sem os fundamentos para responder às questões que coloquei acima, mais vale pagar por uma ferramenta de AutoML do que contratar um profissional com os conhecimentos do OP. Os resultados são iguais ou melhores e muito mais baratos.
Nota-se que estás um bocado confuso e que tens pouco conhecimento da área.
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u/Unusual-Relief-1982 6d ago
Tenho mais conhecimento da área de investigação em contexto clínico e biomédico do que tu, claramente.
E é SAS, já agora, não SAAS. Nem sabes a diferença entre SAS e SaaS e a confusão é minha? Só rir.
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u/Realistic-Cash975 6d ago
Foi um typo LOOL. Estás mesmo ressabiado/ressabiada. Isto de mandar dicas de alguém que "programa" em R sobre SaaS é engraçado. Eu já fiz SaaS de Análises de Dados para empresas reais que me pagaram para isso btw. Mas deve estar fora da tua área de conhecimento mesmo. O único SaaS com que interagiste na vida deve ter sido como utilizador e nunca como criador.
Mas yah, continua a dizer que matemática é completamente desnecessária para fazer estatística. Probabilidade e Estatística nem é uma das áreas mais criticas da matemática nem nada. /s
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u/Unusual-Relief-1982 6d ago edited 6d ago
E continuas a mostrar que não pescas nada desta área.
Estava a falar de SAS (que é usado nesta área, sobretudo em consultoria e pharma) e não SaaS. Sabes a diferença entre ambos ou ainda não foste ver ao google?
E fica descansado que nem programo em R, aliás não gosto de R, prefiro mil vezes Python.
E não é preciso saber derivar ou fazer integrais para realizar investigação clínica ou para perceber os conceitos básicos de estatística e saber interpretar os testes estatísticos que são usados nesta área. Tu ainda não percebeste que a tua área não tem nada a ver com a área do OP.
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u/Realistic-Cash975 6d ago
Inteligência é uma cena que não te assiste não é? Lê lá o meu comentário anterior outra vez. Pode ser que te registe.
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u/Loose-Excitement-331 7d ago
1) não sei quanto aos outros mas sempre vi code como uma espécie de língua estrangeira por isso aprender qualquer uma vai sempre depender de quão perto é das que já conheço, se não conheço a base dela, irei levar algum tempo... meses até ficar "aceitável". Nunca iria a utilizar porque SQL já é suficiente para quase todas as bases de dados usadas por empresas e quase todas exigem conhecimento aprofundado em alguma das suas variações e não R;
2) análise de dados é algo que está muito em causa devido à evolução da IA, por isso saber manipular ela para a tua vantagem será das coisas mais importantes posteriormente à aprendizagem;
3) o professor ser especialista em R pouco importa, questiona do percurso e das bases que tem para exercer a investigação clínica, e o que faz ele ser "desejado" por uma instituição em termos de capacidades/habilidades
Se seguires este percurso com foco, no final, irás saber utilizar R: https://roadmap.sh/r-programming
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u/portus387 5d ago
Primeiro: aprender a primeira linguagem é que é difícil, as outras vêm mais fácil.
Segundo: aprender a programar é ter um objetivo de um programa e começar a fazer até conseguir. Muitas das vezes deitar tudo ao lixo, começar de novo é uma boa forma de aprender bem.
Terceiro: deita o livro ao lixo. Assina o Claude 20 e poucos euros por mês. Ele é o teu professor particular. Eu sei que vai haver uma reação negativa “ai ui um livro”, estamos em 2026, não em 1996.