Encontrei ontem o post do Marcus Nunes https://marcusnunes.me/posts/r-e-google-colab/ dizendo que é possível rodar códigos do R no Google Colab sem usar funções do python. A publicação dele indica o link abaixo para usar essa solução no seu navegador:

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

De acordo com ele, o documento que se abre é um jupyter notebook com o runtime do R rodando por trás:

Runtime do R no Google Colab

Essa é uma alternativa muito interessante para:

  1. Os(as) meus alunos(as) que não conseguiram usar o RStudio no computador local,
  2. Os(as) meus alunos(as) que não conseguiram usar o RStudio Cloud por causa da limitação de 25 horas mensais,

Entretanto, para quem não está acostumado, existe uma limitação no uso do Google Colab. Pode ser um pouco difícil trabalhar com as bases de dados do nosso curso.

Acredito que deve ser possível colocar as bases de dados do nosso curso no Google Drive e depois acessa-las pelo Google Colab. Todavia, hoje, vou mostrar como acessar as bases de dados do curso nos formatos csv, excel e RData do site do github.

Passo 1 - entre no site https://github.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados

Passo 2 - selecione a base de dados que você precisa,

Passo 3 - clique em cima do nome da base de dados (ele deve abrir uma nova janela),

Passo 4.1 - Se for um arquivo do CSV, clique em “RaW”, você deve ser direcionado para um link parecido com esse:

https://raw.githubusercontent.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/master/Municipios.csv copie esse link

Passo 4.2 - Se for um arquivo do Excel, clique com o botão DIREITO do mouse em “Download” e depois clique em “copiar link”. Se funcionou tudo direito, o link copiado deve ser algo parecido com https://github.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/raw/master/Bussab.xlsx

Passo 4.3 - Se for um arquivo do formato RData, clique com o botão DIREITO do mouse em “Download” e depois clique em “copiar link”. Se funcionou tudo direito, o link copiado deve ser algo parecido com https://github.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/raw/master/Lucy.RDATA.RData

Passo 5 - Com o link da base de dados, já podemos usar o Google Colab com o R para importar a base de dados.Só precisamos usar esses códigos:

## i Using "','" as decimal and "'.'" as grouping mark. Use `read_delim()` for more control.
## Rows: 92 Columns: 31
## -- Column specification --------------------------------------------------------
## Delimiter: ";"
## chr  (2): Munic, Regiao
## dbl (28): COD IBGE, COD IBGE2, Gini, Agua, Banheiro, Lixo, Energia, Densidad...
## 
## i Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## i Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
# para csv
library(readr)
municipios <- readr::read_csv2('https://raw.githubusercontent.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/master/Municipios.csv')

# para excel
download.file("https://github.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/raw/master/Turma2.xls", destfile = "Turma2.xls")
turma <- readxl::read_excel("Turma2.xls")

# para RData
load(url("https://github.com/DATAUNIRIO/Base_de_dados/raw/master/Lucy.RDATA.RData"))
#head(Lucy)

Passo 6 - O Google Colab (Jupyter Notebook) é muito intuitivo. Clique em “+ código” para escrever o código do R ou em “+ texto” para escrever a análise dessa semama. Coloco aqui uma simulação do funcionamento do Google Colab.

https://colab.research.google.com/drive/1BAWgmprlUEDQwUnbZa1oP5ML2_YqyBkm?usp=sharing