Introduction
R est un langage puissant conçu spécifiquement pour le calcul statistique et l’analyse de données. Son vaste écosystème de paquets et d’outils en fait un choix idéal pour les projets de science des données. Ce tutoriel est conçu pour les débutants et vous guidera dans l’installation de R, la configuration de RStudio, l’écriture de vos premiers scripts et l’exploration des avantages qui font de R un choix populaire parmi les scientifiques des données.
Installer R
Avant de commencer à utiliser R, vous devez l’installer sur votre ordinateur.
Télécharger R:
Visitez CRAN (The Comprehensive R Archive Network) et téléchargez la version de R appropriée à votre système d’exploitation.Installation du logiciel:
Suivez les instructions d’installation fournies sur le site web du CRAN. La procédure est simple sous Windows, macOS et Linux.
Configuration de RStudio
RStudio est l’environnement de développement intégré (IDE) le plus populaire pour R. Il offre une interface conviviale qui simplifie le codage, le débogage et la visualisation des données.
Télécharger RStudio:
Rendez-vous sur le site web de RStudio et téléchargez la version gratuite de RStudio Desktop.Installation du logiciel et configuration:
Installez RStudio en suivant les instructions à l’écran. Une fois installé, ouvrez RStudio et vous verrez une interface divisée en plusieurs panneaux:- Console: Pour exécuter les commandes R de manière interactive.
- Éditeur de sources: Pour écrire et éditer des scripts.
- Environnement/Historique: Pour gérer les variables et l’historique des commandes.
- Files/Plots/Packages/Help: Pour la navigation dans les fichiers, les visualisations, la gestion des packages et l’accès à la documentation.
Scripts R de base
Écrivons un script R simple pour vous familiariser avec la syntaxe et le flux de travail dans RStudio.
Exemple : Un script simple
Ce script calcule la moyenne d’un tableau numérique.
#| label: simple-script
# Créer un tableau numérique
numbers <- c(10, 20, 30, 40, 50)
# Calculer la moyenne
mean_value <- mean(numbers)
# Imprimer le résultat
print(paste("The mean is", mean_value))- Comment exécuter le script:
Vous pouvez exécuter ce script en cliquant sur le boutonRundans l’éditeur de source de RStudio ou en mettant le code en surbrillance et en appuyant sur a125347b4658c1f854bd649f7136d9 (ou 8dd97ddce99c5a989bf55e72303f7e sur macOS).
Résultats:
[1] "The mean is 30"Avantages de R pour la science des données
R offre plusieurs avantages clés qui le rendent idéal pour la science des données:
Logiciels statistiques spécialisés:
Avec des packages tels que ggplot2, **dplyr*, et caret, R fournit des techniques statistiques et graphiques avancées prêtes à l’emploi.Visualisation des données:
R est réputé pour ses capacités de visualisation des données, qui permettent de créer des graphiques dignes d’une publication.Recherche reproductible:
Des outils tels que R Markdown et Quarto vous permettent de combiner le code, les résultats et la narration, favorisant ainsi la transparence et la reproductibilité de vos analyses.Communauté et ressources:
R dispose d’une communauté importante et active, ce qui signifie qu’une documentation complète, des tutoriels et des forums sont disponibles pour le dépannage et l’apprentissage.
Conclusion
En installant R et RStudio et en écrivant votre premier script R, vous avez fait les premiers pas vers l’exploitation de la puissance de R pour la science des données. Ce didacticiel donne un aperçu du processus d’installation, de la configuration de l’environnement, des scripts de base et des principaux avantages de R. Au fur et à mesure que vous progresserez, vous vous plongerez dans le riche écosystème de paquets et d’outils de R afin d’améliorer vos compétences en matière d’analyse de données.
Plus d’informations
Bon codage et bienvenue dans le monde de R pour la science des données!
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Réutilisation
Citation
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author = {Kassambara, Alboukadel},
title = {Démarrer avec R pour la science des données},
date = {2024-02-10},
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