Qu'est-ce que R ? - Une introduction à la centrale de calcul statistique
R est un outil de programmation statistique qui est particulièrement bien équipé pour traiter des données, et beaucoup de données.
Avec R, il est facile de traiter de grandes quantités d'informations et de produire des graphiques et des visualisations prêts à être publiés. Il en va de même pour toutes sortes de tâches d'analyse, d'exploration et de modélisation des données.
Parce qu'il a d'abord été conçu par des statisticiens à des fins statistiques, R est exceptionnellement bien adapté à la science des données, un domaine important dans le monde d'aujourd'hui.
Bien que la fonction principale de R soit l'analyse statistique et les graphiques, son utilisation s'étend à l'IA, à l'apprentissage automatique, à l'analyse financière et à bien d'autres domaines.
Constamment classé comme l'un des langages de programmation les plus populaires au monde, sans parler des salaires élevés, le langage R existe depuis le début des années 1990 et ne s'est jamais démenti.
Mais qu'est-ce que R ? Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur le langage de programmation R, son histoire, les personnes qui l'utilisent et les carrières possibles avec des compétences R à votre actif.
Qu'est-ce que R ?
R est un système de calcul statistique et graphique. Ce système se compose de deux parties : le langage R lui-même (c'est ce que la plupart des gens veulent dire lorsqu'ils parlent de R) et un environnement d'exécution.
R est un langage interprété, ce qui signifie que les utilisateurs accèdent à ses fonctions par l'intermédiaire d'un interpréteur de ligne de commande.
Contrairement à des langages tels que Python et Java, R n'est pas un langage de programmation à usage général. Il est plutôt considéré comme un langage spécifique à un domaine (DSL), ce qui signifie que ses fonctions et son utilisation sont conçues pour un domaine spécifique.
Dans le cas de R, il s'agit de calcul et d'analyse statistiques. Par extension, R est couramment utilisé pour toutes sortes de tâches liées à la science des données.
R est doté d'un grand nombre de fonctions permettant la visualisation des données. Les utilisateurs peuvent ainsi analyser les données, les modéliser comme il se doit, puis créer des graphiques. Outre les fonctions graphiques intégrées au langage, il existe de nombreux compléments ou modules qui facilitent cette tâche.
Quelle est la popularité du langage de programmation R ?
R est un langage de programmation populaire, en particulier dans certains domaines tels que la science des données, la recherche universitaire et les statistiques.
En octobre 2023, R occupait la 17e place de l'indice TIOBE, et en août 2020, R était à la 8e place. Mis à jour mensuellement, l'indice TIOBE est un bon indicateur de la popularité d'un langage de programmation.
Il y a 50 langues répertoriées dans l'index et plus de 8000 autres langages de programmation, on peut donc dire que R est populaire !
En mai 2020, R a brièvement perdu sa place parmi les vingt premiers dans l'indice TIOBE, ce qui a conduit de nombreuses personnes à penser que le langage était passé de la recherche universitaire à l'utilisation commerciale et qu'il avait été rapidement supplanté par Python. Toutefois, cette baisse de popularité n'a pas duré longtemps et, comme l'a rapporté TechRepublic, en juillet de la même année, R était à nouveau dans le top 10.
R est le langage de prédilection des ingénieurs statisticiens et de la recherche statistique. Les universités du monde entier utilisent R pour faciliter leurs travaux de recherche dans de nombreux domaines.
"Le succès de R est un exemple du pouvoir d'une communauté soutenue par les universités pour élever un langage au-delà du seuil attendu. - Stephen O'Grady, analyste chez RedMonk
Nombreux sont ceux qui pensent que la popularité de R dans le top 10 en 2020 est due à l'utilisation accrue du langage dans la recherche COVID-19. Lorsqu'il y a beaucoup de données à traiter, R est l'outil idéal. C'est l'une des raisons pour lesquelles ce langage est toujours aussi populaire aujourd'hui, près de 30 ans après sa création.
Quand R a-t-il été créé ?
R a été créé au début des années 1990 par Ross Ihaka et Robert Gentleman, statisticiens à l'université d'Auckland.
Ihaka et Gentleman, tous deux alors professeurs de statistiques à l'université néo-zélandaise, ont constaté ce que Ihaka a appelé un "besoin commun d'un meilleur environnement logiciel" dans leurs laboratoires d'informatique. Cette prise de conscience a incité le couple à commencer à développer R, une implémentation du langage de programmation S.
Bien que les professeurs aient commencé à travailler sur R au début des années 90, la version 1.0.0 n'a été officiellement publiée qu'en février 2000.
Que signifie le nom de R ?
Le langage R doit son nom à deux raisons: parce que R est la première lettre du nom des inventeurs et parce que R est un jeu de mots sur le nom de son langage parent, S, qui a été développé à l'origine par les Bell Telephone Laboratories.
R et S et Schéma
Pour bien comprendre R, il est utile de comprendre S, le principal langage qui a servi de base à son développement.
Le langage de programmation S
S a été développé au milieu des années 70 par John Chambers et d'autres personnes travaillant pour les laboratoires Bell. Son objectif était d'offrir une approche interactive du calcul statistique, qui soit conviviale et qui facilite et accélère les tâches d'analyse des données.
Dans une interview de 2013, M. Chambers note que l'équipe des Bell Labs souhaitait que les gens aient "accès aux meilleures méthodes de calcul existantes, quelle que soit leur origine".
Il a également déclaré que l'équipe souhaitait que les utilisateurs "commencent dans un environnement interactif, où ils ne se considèrent pas consciemment comme des programmeurs". Puis, au fur et à mesure que leurs besoins se précisent et qu'ils deviennent plus sophistiqués, ils devraient pouvoir passer progressivement à la programmation".
La philosophie générale de S ressemble beaucoup à celle de R : offrir un environnement logiciel qui facilite la programmation informatique et l'analyse statistique, un environnement que tout le monde peut apprendre à utiliser.
Comme R, S peut également être utilisé pour écrire des programmes plus longs centrés sur des tâches statistiques. Cependant, contrairement à R, S et sa version ultérieure, S-PLUS, étaient des produits sous licence, c'est-à-dire qu'ils devaient être achetés auprès d'une entreprise.
Il est important de noter que R n'est pas une langue distincte ; il s'agit plutôt d'un dialecte de S.
Syntaxe et sémantique
Les linguistes utilisent les termes syntaxe et sémantique pour décrire les éléments des langues naturelles, et les informaticiens ont également adopté ces termes pour les langages de programmation.
En programmation informatique, la syntaxe fait référence aux règles qui dictent l'"orthographe" et la "grammaire" d'un langage, tandis que la sémantique fait référence à la manière dont les données ou les commandes d'un langage sont présentées.
La syntaxe de R était très similaire à celle de S dans ses premières années d'existence. Les utilisateurs de S-PLUS ont ainsi pu facilement passer à R, ce qui a joué un rôle clé dans la popularité de R dans le monde universitaire. La sémantique de R est cependant plus proche de celle de Scheme, un langage de programmation fonctionnel.
R est-il un langage de bas ou de haut niveau ?
R est considéré comme un langage de programmation de haut niveau. Cette classification est basée sur le niveau d'abstraction par rapport au langage machine. Contrairement aux langages de bas niveau qui nécessitent une connaissance approfondie de la mémoire et des processus informatiques, les langages de haut niveau comme R sont conçus pour être facilement compris et écrits par des humains, ce qui les rend plus accessibles aux statisticiens, aux analystes de données et aux chercheurs.
R offre de la puissance, de l'extensibilité et de la flexibilité à profusion, mais le "coût" par rapport à des langages comme Python est un certain niveau de complexité.
R n'est pas le langage de programmation le plus facile à apprendre, mais il n'est pas non plus aussi difficile que beaucoup voudraient le faire croire. DataCamp enseigne l'utilisation de R depuis plus de dix ans, et nous avons affiné nos méthodes.
L'astuce consiste à se concentrer d'abord sur les éléments essentiels, puis à développer vos compétences et vos connaissances en matière de R au fur et à mesure que vous progressez. Si vous souhaitez vous initier à la programmation R, consultez notre cours gratuit d'introduction à R.
L'évolution de R au fil des ans
R a été un logiciel libre pendant la majeure partie de son existence, et le nombre de paquets disponibles pour le langage a donc beaucoup évolué.
Le langage lui-même a subi quelques changements, puisque nous sommes passés de la première version à la plus récente, et les domaines dans lesquels R est utilisé se sont également élargis. Avant d'aborder cette question plus en détail, revenons sur quelques étapes importantes de l'histoire du R :
Une brève histoire du R
- 1991 - Ross Ihaka et Robert Gentleman commencent à travailler sur un nouveau dialecte de S dans le cadre d'un projet de recherche pour le département des statistiques de l'université d'Auckland.
- 1993 - La première annonce de R est rendue publique via l'archive de données StatLib et la liste de diffusion s-news.
- 1995 - Un collègue statisticien, Martin Mächler, convainc les inventeurs de R de publier le langage sous une licence publique générale GNU, rendant R à la fois libre d'utilisation et open-source.
Ihaka et Gentleman publient leur article fondateur qui présente R au monde entier.
- 1997 - L'équipe centrale de R est formée, ce groupe est le seul à avoir un accès en écriture au code source de R, et il examine et met en œuvre toutes les modifications suggérées pour le langage.
La même année, le Comprehensive R Archive Network (CRAN) a été créé. Ce référentiel de logiciels R open-source, extensions du langage lui-même, aide les professionnels dans une myriade de tâches.
- 2000 - La version 1.0.0 de R est rendue publique.
- 2003 - La R Foundation a été créée pour détenir et administrer les droits d'auteur du logiciel R et pour soutenir le projet du langage R.
- 2004 - La version 2.0.0 de R est publiée.
- 2009 - Création du R Journal, une revue à accès libre consacrée à l'informatique et à la recherche statistiques.
- 2013 - La version 3.0.0 de R est publiée.
- 2020 - La version 4.0.0 de R est publiée.
- Juin 2023 - Nous sommes actuellement sur la version 4.3.1 de R.
La communauté R
La communauté R est constituée des personnes qui, dans le monde entier, utilisent R, contribuent aux paquets disponibles sur la bibliothèque CRAN, ou les deux.
Cette communauté est réputée pour être très active ; de nombreuses personnes animent des forums sur R, tiennent des blogs sur le sujet et répondent aux questions sur Stack Overflow et d'autres sites. En plus de toutes les ressources et de l'assistance virtuelles en matière de recherche, il existe un certain nombre de grandes conférences sur la recherche organisées régulièrement.
Si vous voulez faire quelque chose avec R et que vous n'êtes pas sûr de savoir comment commencer, il y a de fortes chances qu'il y ait un paquet disponible pour vous aider. La communauté R en pleine effervescence a produit des milliers d'outils qui étendent les capacités de R.
Selon le CRAN, il existe près de 20 000 paquets R disponibles. Certains de ces paquets ont pris de l'importance en tant que tels, notamment le Tidyverse. Pour en savoir plus sur les paquets R et leur installation, consultez un autre guide.
Le R Tidyverse
Il y a de fortes chances que si vous avez lu un peu sur R, vous ayez entendu parler du Tidyverse.
Le Tidyverse n'est pas un paquet unique ; il s'agit plutôt d'un paquet de paquets R individuels. Ces logiciels sont tous conçus pour la science des données et l'analyse.
Chaque outil de l'ensemble Tidyverse est conçu pour fonctionner en conjonction avec les autres et fournir un flux très clair entre les tâches de science des données.
Le Tidyverse est le fruit de l'imagination de Hadley Wickham, scientifique en chef chez RStudio et co-auteur de "R for Data Science" (R pour la science des données). Cette autoproclamée "collection de paquets R" s'est avérée populaire dans le monde entier, et les scientifiques des données du monde entier s'appuient désormais sur le Tidyverse pour leur travail.
En fait, on peut dire que toute personne souhaitant travailler avec R ou avec des données, en général, doit aujourd'hui comprendre le Tidyverse. Vous pouvez le vérifier dans l'introduction en ligne de DataCamp au Tidyverse et dans la piste de compétences sur les principes fondamentaux du Tidyverse avec R.
L'essor de la science des données
Il serait malvenu de dresser un tableau de l'évolution de R sans évoquer plus en détail l'essor de la science des données.
À la fin du XXe siècle, lorsque le monde est passé des systèmes analogiques à la numérisation (rendre les systèmes existants numériques), les données sont devenues de plus en plus précieuses. Aujourd'hui, il vaut plus que l'or.
Les entreprises de tous les secteurs et de toutes les industries doivent comprendre leurs clients et leurs clients potentiels pour rester compétitives, et les organisations publiques peuvent mieux faire leur travail lorsqu'elles disposent d'un maximum d'informations.
Toutes ces données recèlent de nombreuses informations que les organisations peuvent exploiter, il leur suffit d'avoir les bons outils.
R est l'un de ces outils, tout comme Python, SQL, Power Bi, Tableau et d'autres. Pour comprendre correctement les informations cachées dans les données, nous avons besoin de professionnels tels que les scientifiques et les analystes de données.
La science des données prenant de plus en plus d'importance dans le monde moderne, la demande de personnes possédant les compétences techniques nécessaires pour lire et interpréter les données a augmenté en conséquence. Aujourd'hui, par exemple, la science des données est l'une des fonctions informatiques les mieux rémunérées, avec un salaire moyen de plus de 120 000 USD, selon Indeed.
Qui utilise R ?
De nombreux professionnels utilisent R dans le cadre de leur travail, et ce langage est utilisé dans de nombreux domaines. Avant de les examiner, passons en revue quelques carrières possibles avec des compétences en R.
Carrières avec R
- Scientifique des données
- Ingénieur statisticien
- Analyste de données
- Programmeur R
- Architecte de données
- Administrateur de base de données
- Géo statisticien
- Chercheur
- Intelligence économique
- Analyste financier
- Scientifique en apprentissage automatique
- Analyste quantitatif
- Statisticien
- Et plus encore...
Domaines et industries où le R est utilisé
Parce qu'il est puissant et capable de réaliser toutes sortes de tâches d'analyse, de visualisation et de modélisation des données, R est utilisé dans un grand nombre d'industries et de secteurs. En voici quelques-uns :
Académie
Tout comme l'anglais est la lingua franca du monde, R est le langage de programmation dominant dans de nombreuses institutions universitaires. Son utilisation ne se limite pas non plus aux statistiques ; de nombreux types de recherche nécessitent des données quantitatives, notamment corrélationnelles, expérimentales et descriptives, et ce dans tous les domaines.
La numérisation (le processus d'adoption des données et des outils associés) et l'essor du big data ont touché tous les domaines d'étude et de recherche, entraînant une utilisation accrue de la R dans les milieux universitaires.
Par exemple, le Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) d'IBM était autrefois le logiciel de choix pour les sciences sociales. Aujourd'hui, R est le premier choix pour de nombreuses raisons :
- R est 100% gratuit pour les institutions et les étudiants
- R est compatible avec tous les systèmes d'exploitation et les données provenant de divers types de fichiers.
- R permet une recherche transparente et reproductible
- R facilite la création de visualisations de données
Une enquête menée en 2013 par DataCamp sur le rôle de R dans l'éducation a montré que 71,1 % des personnes interrogées étudiaient l'économie ou le commerce, tandis que seulement 10,5 % étudiaient l'informatique, ce qui prouve que la maîtrise des données et les compétences sont importantes pour tous les secteurs d'activité.
Science des données
Avec Python, R est un langage important dans le monde de la science des données. Avec l'aide de R, les professionnels peuvent modéliser et analyser des données structurées et non structurées. Ils peuvent également utiliser R pour créer des outils d'apprentissage automatique et d'analyse statistique qui les aident dans leur travail.
R facilite le traitement des données provenant de diverses sources, de l'importation à l'analyse. De plus, le système R lui-même et la bibliothèque CRAN offrent de nombreuses fonctions et outils de visualisation des données, ce qui permet aux professionnels de présenter facilement leurs recherches et leurs résultats dans un format percutant et facile à lire.
Statistiques
Cela va sans dire, puisqu'il s'agit d'un langage de programmation statistique, mais R est la référence en matière de statistiques et de calcul statistique - après tout, il a été conçu par des statisticiens dans ce but.
Une large gamme de progiciels soutient le travail dans ce domaine, tandis que le langage R lui-même peut être utilisé pour développer des outils logiciels qui incluent des fonctions statistiques. Son utilisation peut même aller plus loin. Dans une interview, Joe Cheng, informaticien chez RStudio, note que R peut être utilisé comme un langage polyvalent pour mettre en œuvre de nouveaux langages statistiques.
Finances
Grâce à sa flexibilité et à son aptitude à effectuer toute tâche d'analyse de données, il n'est pas surprenant que R soit de plus en plus utilisé dans le secteur financier. Des entreprises telles que ANZ et Bank of America utilisent ce langage pour l'analyse et la modélisation du risque de crédit, l'établissement de rapports financiers, la gestion de portefeuilles d'investissement et de nombreuses autres tâches.
Des outils dédiés tels que jrvFinance et le paquetage Rmetrics permettent aux personnes travaillant dans le domaine de la finance d'effectuer des calculs financiers, même si elles ont une expérience limitée de la programmation.
DataCamp propose une gamme de cours R pour la finance, y compris Finance Fundamentals in R, et Applied Finance in R.
Médias sociaux
Depuis les débuts de l'Open Dairy et du Bolt, les médias sociaux sont passés d'une poignée d'utilisateurs avertis à la quasi-totalité des personnes possédant un smartphone. De nos jours, il est difficile de trouver quelqu'un qui n'utilise aucune plateforme de médias sociaux.
Les médias sociaux sont aussi une grande entreprise, une entreprise qui fait principalement du commerce de données. Des entreprises telles que Meta (Facebook et Instagram) et TikTok s'appuient sur les habitudes des utilisateurs pour proposer des publicités ciblées à d'autres entreprises.
Chaque chose que vous faites ou avec laquelle vous interagissez sur les médias sociaux génère des données qui peuvent être utilisées à cette fin, et des outils tels que R sont le moyen idéal pour les entreprises de médias sociaux d'extraire des informations des quantités massives de données qu'elles collectent et de gérer les algorithmes qui incitent les utilisateurs à revenir pour trouver des contenus qui correspondent à leurs intérêts.
Quelles sont les entreprises qui utilisent R ?
Voici quelques-unes des grandes entreprises qui utilisent R dans leur pile technologique :
- Banque d'Amérique
- Amazon
- JP Morgan
- Accenture
- IBM
- Uber
- Deloitte
- Le New York Times
- Ford
- HP
- Et bien d'autres encore...
Quelques exemples de code
R peut exécuter du code de base comme la création d'une matrice et sa manipulation, comme nous pouvons le voir ci-dessous :
#Let’s create a matrixmatrix_A <- matrix(1:10,nrow = 5, byrow = TRUE)matrix_A
#Now let’s add a column to the matrixmatrix_A1 <- cbind(matrix_A,c(6:10))matrix_A1
Il peut également aider à l'analyse et à la manipulation des données :
#Let's load a built-in dataset data(mtcars)#print first 10 rowshead(mtcars,10)
#Let us try to sort the dataset based on ascending order of horsepowerattach(mtcars)df<- mtcars[order(hp),]head(df,10)
Les bases de R et R avancé
Les personnes ayant des connaissances de base de R peuvent utiliser le langage de programmation pour effectuer des tâches de base de tri et d'analyse de données, telles que l'affectation de variables et l'utilisation de la ligne de commande pour effectuer des calculs.
Ils peuvent également produire des représentations visuelles des données, telles que des diagrammes à secteurs ou des graphiques. Ils peuvent même utiliser R pour les aider à gérer leurs finances personnelles ou celles d'une petite entreprise.
Comme prévu, les personnes ayant une connaissance avancée de R peuvent faire toutes ces choses et bien d'autres encore.
L'utilisation de R va au-delà de la création de visualisations et de l'analyse de données. Parce qu'il s'agit d'un puissant outil de calcul statistique, R peut être utilisé pour construire des modèles prédictifs d'apprentissage automatique et d'autres outils de science des données.
Bien qu'il s'agisse avant tout d'un langage fonctionnel et spécifique à un domaine, R peut même être utilisé pour certaines tâches de programmation orientées objet. Les experts peuvent également utiliser R pour la métaprogrammation, c'est-à-dire la création de programmes qui peuvent ensuite écrire ou manipuler d'autres programmes.
Que vous souhaitiez simplement disposer d'un outil pour mieux gérer vos propres habitudes de consommation ou que vous vouliez devenir un maître du code R, DataCamp peut vous aider. Notre large gamme de cours et de parcours de carrière en R est adaptée à chacun, du débutant absolu en R au programmeur R compétent et au-delà.
Consultez notre Aide-mémoire R, qui présente quelques principes de base.
Dois-je choisir R ou Python ?
Nous avons consacré un article entier à l' opposition entre R et Python. En réalité, si vous souhaitez vous lancer sérieusement dans la science des données et l'analyse, vous devrez apprendre les deux langages. Python, un langage polyvalent avec un large écosystème, est parfois privilégié pour sa polyvalence, ce qui le rend idéal pour l'apprentissage automatique, l'IA et l'intégration avec d'autres outils. R, quant à lui, a été spécialement conçu pour le calcul statistique et les graphiques, ce qui en fait un choix privilégié pour les analyses statistiques spécialisées et la recherche.
Le choix de l'apprentissage ou de l'utilisation dépend souvent du projet sur lequel vous travaillez et de l'objectif que vous souhaitez atteindre. Heureusement, les deux langues disposent de nombreuses ressources d'apprentissage auxquelles vous pouvez faire appel pour perfectionner vos compétences.
Qu'est-ce que R ? Réflexions finales
R est un langage de programmation populaire qui permet de traiter des quantités massives de données, de générer des visualisations de qualité et d'effectuer une série de tâches statistiques et analytiques.
Utilisé dans des domaines tels que la science des données, la finance, le monde universitaire et bien d'autres encore, R est puissant, flexible et extensible. Il est également gratuit et entièrement open-source, ce qui signifie qu'il existe de nombreux paquets disponibles pour aider les utilisateurs de R dans toutes sortes de tâches, ainsi qu'une communauté d'amateurs de R dans le monde entier.
Si vous souhaitez faire carrière dans le domaine des données, les compétences R peuvent vous aider à progresser et à décrocher un emploi bien rémunéré dans le domaine de la science des données. DataCamp propose la gamme de cours R la plus complète d'Internet. De l'introduction à l'apprentissage automatique avec R, nous avons tout ce qu'il vous faut. Si vous débutez, notre piste de compétences en programmation R est l'endroit idéal pour vous mettre à niveau. Vous pouvez également consulter notre parcours Analyste de données avec R pour démarrer votre carrière.
R FAQ
Quel est le type de langage de programmation de R ?
R est un langage de programmation statistique spécifique à un domaine. Il a été conçu pour l'analyse statistique et la visualisation graphique.
Plus généralement, R n'est pas seulement un langage, c'est un système composé du langage R lui-même et d'un environnement d'exécution dans lequel les utilisateurs exécutent des tâches via la ligne de commande.
R est-il facile à apprendre ?
Oui et non. R n'est pas le langage de programmation le plus facile à apprendre ou à maîtriser. En tant que langage de bas niveau, il n'est pas aussi intuitif que Python, par exemple.
Cela dit, R n'est pas aussi difficile que beaucoup le croient et les bases sont assez faciles à maîtriser. À partir de là, vous pouvez développer vos compétences en matière de recherche et développement.
Même si elle est plus difficile que d'autres langues, les bénéfices peuvent être plus importants. Étant donné que moins de personnes connaissent R que Python, par exemple, les programmeurs R et les scientifiques des données peuvent être en mesure d'obtenir un salaire plus élevé.
D'où vient le nom de R ?
Les développeurs de R, les statisticiens Ross Ihaka et Robert Gentlemen, ont nommé leur langage d'après la première initiale de leur nom. Le duo a également déclaré avoir choisi ce nom comme un jeu de mots sur la langue mère du R, le S.
R est-il meilleur que Python ?
Aucune langue n'est "meilleure" que l'autre et chacune a des points forts, des points faibles et des domaines dans lesquels elle est la plus appropriée.
Par exemple, si vous souhaitez créer des produits numériques tels que des applications mobiles, vous devez travailler dans un langage de programmation polyvalent tel que Python. Si vous souhaitez effectuer des recherches statistiques dans un cadre académique ou faire de l'exploration de données, R est le meilleur choix.
En ce qui concerne la science des données, les deux langages constituent un choix approprié.
Le R est-il encore populaire ?
Oui. R se classe régulièrement parmi les 20 langages de programmation les plus populaires de l'indice TIOBE. Le plus souvent, il se situe entre la 10e et la 15e place. R est un langage important dans plusieurs domaines, notamment l'analyse financière, la science des données et la recherche universitaire.
En 2022, les experts estiment que R devrait continuer à s'imposer dans ces domaines, c'est pourquoi l'apprentissage de R est un investissement précieux.
Comment R est-il utilisé pour l'analyse des données ?
Manipuler, modéliser et créer des visualisations de données. R est un langage populaire pour la science des données et l'analyse des données. Il permet aux utilisateurs d'effectuer une grande variété d'analyses de données et de tâches informatiques statistiques.
Pouvez-vous apprendre R en une journée ?
Probablement pas. À moins que vous n'ayez une mémoire photographique, il vous faudra quelques semaines pour maîtriser les bases de R. La meilleure façon d'apprendre rapidement R est de suivre un cours conçu pour un domaine spécifique, ce qui vous permettra de vous concentrer sur ce que vous devez savoir sans avoir à vous plonger dans des quantités excessives d'informations.
Les parcours de compétences et de carrière de DataCamp avec R vous permettent d'acquérir les compétences R dont vous avez besoin dans le monde réel, et ils ne vous laisseront pas assis devant votre ordinateur pendant des années. Par exemple, notre Scientifique de données avec R prend environ 88 heures au total.
Quelle est la différence entre R et Microsoft R ?
R est un langage de programmation et un environnement logiciel pour le calcul statistique et les graphiques. Microsoft R Open est une version de R créée par Microsoft Corporation.
R et Microsoft R Open sont des outils libres et gratuits pour la science des données et l'analyse.
SQL est-il plus facile que R ?
Oui. SQL est conçu pour un usage très limité : permettre aux utilisateurs de communiquer avec des bases de données relationnelles. R, en revanche, a un éventail d'applications plus large, même s'il est principalement utilisé pour l'analyse statistique et la représentation graphique des données.
En outre, R est un langage de bas niveau alors que SQL est un langage de haut niveau. Il s'agit de questions telles que la quantité de mémoire utilisée par une langue et la facilité de compréhension d'une langue par l'homme.
La syntaxe de R n'est pas aussi simplifiée que celle de SQL, mais si vous souhaitez poursuivre une carrière dans la science des données, les deux langages sont d'excellents outils à posséder dans votre arsenal. Vous pouvez également apprendre SQL et R ou Python.
Combien de temps faut-il pour apprendre R ?
Cela dépend. Si vous avez une expérience de la programmation, vous pouvez apprendre les bases de R en une semaine. Si vous êtes novice en matière de science des données et de programmation en général, attendez-vous à passer quelques semaines d'études à temps partiel pour apprendre les bases de R.
Le cours Introduction à R de DataCamp vous enseigne les bases de l'analyse de données en R et ne dure que quatre heures. Vous pouvez ensuite passer à notre cours R intermédiaire, qui dure environ six heures.