Sujets R avancés : Une vue d’ensemble

Explorer les concepts et techniques avancés de la programmation R

Cette vue d’ensemble présente les sujets avancés de la programmation R. Plongez dans la programmation fonctionnelle, le tidyverse, la gestion des erreurs, le débogage, la vectorisation efficace, le calcul parallèle et le développement de paquets pour améliorer vos compétences en R.

Programmation
Auteur·rice
Affiliation
Date de publication

10 février 2024

Modifié

29 avril 2025

Mots clés

sujets R avancés, Programmation fonctionnelle R, tidyverse tutorial, Gestion des erreurs en R, Débogage en R, le calcul parallèle dans R, Développement de packages R

Introduction

Bienvenue dans la section Thèmes R avancés sur Datonovia. Cet espace est dédié à l’approfondissement de vos compétences en programmation R par l’exploration de concepts plus complexes et orientés vers la performance. Que vous souhaitiez écrire un code plus efficace, gérer les erreurs avec élégance ou exploiter le traitement parallèle, vous trouverez ici une mine de ressources.

Ce que vous apprendrez

Dans cette section avancée, vous explorerez:

  • Programmation fonctionnelle en R:
    Apprenez à exploiter les techniques de programmation fonctionnelle de R, notamment les fonctions d’application et les opérations vectorisées, pour écrire un code concis et efficace.

  • Tidyverse pour la science des données:
    Découvrir des tutoriels approfondis sur dplyr, tidyr, et ggplot2 pour manipuler, ordonner et visualiser les données efficacement.

  • Gestion des erreurs dans R:
    Maîtriser les meilleures pratiques de gestion des erreurs et de débogage dans R en utilisant des outils tels que tryCatch() et traceback().

  • Débogage en R:
    Explorez les techniques de débogage R avec les fonctions intégrées et les outils de débogage de RStudio pour identifier et résoudre les problèmes dans votre code.

  • Écrire du code R efficace : astuces de vectorisation:
    Optimisez vos scripts R en exploitant les opérations vectorielles et en évitant les boucles inefficaces.

  • Calcul parallèle en R:
    Apprenez à accélérer vos calculs à l’aide du package parallèle de R et des techniques de traitement multicœur.

  • furrr pour le traitement parallèle:
    Découvrez comment intégrer furrr à vos flux de travail tidyverse pour exécuter des tâches en parallèle et améliorer les performances sans sacrifier la lisibilité du code.

  • Développer et publier des packages R:
    Obtenir un guide complet sur la création, la documentation, les tests et la publication de paquets R afin de partager votre travail avec la communauté.

Conclusion

Cette vue d’ensemble est votre porte d’entrée vers la programmation R avancée. Chaque tutoriel de cette section s’appuie sur les principes fondamentaux pour vous aider à écrire un code R plus robuste, plus efficace et plus évolutif. Que vous souhaitiez affiner vos compétences en programmation fonctionnelle, optimiser votre code avec la vectorisation ou vous plonger dans le calcul parallèle et le développement de packages, vous trouverez ici un didacticiel pour vous guider.

Bon codage, et bonne exploration des capacités avancées de R!

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Note

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Réutilisation

Citation

BibTeX
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Veuillez citer ce travail comme suit :
Kassambara, Alboukadel. 2024. “Sujets R avancés : Une vue d’ensemble.” February 10, 2024. https://www.datanovia.com/fr/learn/programming/r/advanced/index.html.