Comment apprendre R à partir de zéro en 2026 : Un guide spécialisé

Qu'est-ce que R ?

R est un langage de programmation interprété de haut niveau créé par Ross Ihaka et Robert Gentleman. Il a été lancé pour la première fois en 1993 en tant que successeur du langage de programmation S. Il est conçu pour privilégier le calcul statistique et les graphiques, ce qui en fait un choix populaire pour l'analyse de données, la modélisation statistique et la visualisation. R est largement utilisé dans les milieux universitaires et de recherche, bien que ses applications s'étendent au-delà de ces domaines.

R prend en charge plusieurs paradigmes de programmation, notamment la programmation procédurale, orientée objet et fonctionnelle. En termes plus simples, cela signifie qu'il est flexible et vous permet d'écrire du code de différentes manières, que ce soit en fournissant à l'ordinateur une liste de tâches à accomplir, en créant des modèles numériques d'objets ou de concepts, ou en considérant votre code comme un problème mathématique.

Pourquoi R est-il si populaire ?

Au fil des ans, R a acquis une forte popularité auprès des communautés de la science des données et de la recherche grâce à ses bibliothèques étendues, sa simplicité, sa polyvalence et ses puissantes capacités de visualisation des données. Ces raisons expliquent également pourquoi ce langage est très apprécié dans le domaine de la science des données, car il permet aux scientifiques de données de se concentrer davantage sur l'interprétation des données plutôt que sur les complexités du langage.

Examinons de plus près certaines des fonctionnalités de R qui en font un langage de programmation aussi polyvalent et largement utilisé :

• Lisibilité : R est réputé pour sa syntaxe claire et lisible.

• Facile à apprendre: La lisibilité et la documentation complète de R facilitent considérablement son apprentissage pour les débutants.

• Polyvalence : R n'est pas limité à un seul type de tâche. Que vous soyez intéressé par la modélisation statistique, la visualisation de données, la bio-informatique ou l'apprentissage automatique, R dispose des outils nécessaires pour vous aider à atteindre vos objectifs.

• Assistance bibliothécaire experte : R est fourni avec une vaste bibliothèque standard qui comprend du code pré-écrit pour diverses tâches, ce qui vous permet de gagner du temps et d'économiser vos efforts. De plus, la communauté R a développé des milliers de paquets tiers qui étendent encore davantage les fonctionnalités de R.

• Indépendance vis-à-vis de la plateforme : L'un des principaux avantages de ce langage est qu'il permet d'écrire votre code une seule fois et de l'exécuter sur n'importe quel système d'exploitation, ce qui est particulièrement avantageux pour le travail d'équipe et la reproductibilité. 

• Langue interprétée: R est un langage interprété, ce qui signifie que le code est exécuté ligne par ligne. Cela peut faciliter le débogage, car vous pouvez tester de petits morceaux de code sans avoir à compiler l'ensemble du programme.

• Open Source et gratuit: Le code source de R est librement accessible et peut être distribué et modifié. Cela a conduit à la constitution d'une importante communauté de développeurs qui contribuent à son développement et créent un vaste écosystème de paquets R.

• Typage dynamique: R est un langage à typage dynamique, ce qui signifie qu'il n'est pas nécessaire de déclarer le type de données d'une variable lors de sa création. L'interpréteur R déduit le type, ce qui rend le code plus flexible et plus facile à utiliser.

Personnellement, j'apprécie également apprécie le fait que R repose sur les bibliothèques d'algèbre linéaire de Fortran, ce qui permet d'effectuer des opérations telles que la régression linéaire simple sans avoir à installer de paquets.

Pourquoi il est important d'apprendre le langage R

Il existe une forte demande pour les compétences en R.

Les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs reconnaissent de plus en plus la valeur de l'analyse des données et de la modélisation statistique pour prendre des décisions éclairées et obtenir des avantages. Étant donné que R est un langage de premier plan à cet effet, il est de plus en plus utilisé dans divers contextes.

Les organisations utilisent R pour extraire des informations à partir de grands ensembles de données, élaborer des modèles prédictifs et créer des visualisations qui orientent les décisions stratégiques. Il y a une forte augmentation des opportunités d'emploi pour les professionnels maîtrisant le langage R, en particulier dans des secteurs tels que la finance, la santé et le marketing. Les universités et les instituts de recherche utilisent également largement R pour l'enseignement et la recherche avancée, ce qui stimule la demande en enseignants et chercheurs possédant des compétences en R.

En substance, il existe une boucle de rétroaction dans laquelle la polyvalence et la flexibilité de R contribuent à sa demande. Les développeurs écrivent du code et créent des paquets, et le vaste écosystème de nouveaux paquets R étend encore davantage ses fonctionnalités. R couvre désormais pratiquement toutes les applications, du machine learning et du data mining à l'analyse spatiale et à la prévision de séries chronologiques.

R dispose d'une grande variété d'applications.

Voici quelques domaines clés dans lesquels R est largement utilisé. Il est évident que cette liste n'est pas exhaustive.

• Recherche scientifique : R est largement utilisé dans les études scientifiques pour l'analyse de données et la modélisation statistique. Les chercheurs utilisent R pour analyser des données expérimentales, réaliser des simulations et publier des recherches reproductibles.
• Santé et bio-informatique : Dans le domaine de la santé, R est utilisé pour analyser les données issues d'essais cliniques, les dossiers des patients et les données génomiques. Les bioinformaticiens utilisent R pour l'analyse de séquences, les études d'expression génétique et la biologie computationnelle.
• Finance et économie : Les analystes financiers et les économétriciens utilisent R pour l'analyse quantitative, la gestion des risques et les prévisions économiques. 
• Analyse marketing et analyse de la clientèle : R aide les analystes marketing à comprendre le comportement des clients, à segmenter les marchés et à optimiser les campagnes marketing. 
• Sciences de l'environnement : Les scientifiques spécialisés dans l'environnement utilisent R pour analyser les données écologiques, modéliser le changement climatique et étudier la biodiversité.
• Sciences sociales : Dans le domaine des sciences sociales, R est utilisé pour l'analyse d'enquêtes, la psychométrie et l'analyse des réseaux sociaux. 
• Ingénierie : Les ingénieurs utilisent R pour le contrôle qualité, l'optimisation des processus et la maintenance prédictive. 

De nombreux emplois populaires requièrent des compétences en R.

Maintenant, établissons un lien plus précis entre les applications de R et les emplois :

Obtenir un poste dans la liste ci-dessus semble très attrayant. Avec de la détermination, un apprentissage continu et une approche proactive, vous pouvez décrocher l'emploi de vos rêves qui utilise R. Voici quelques conseils qui, je l'espère, vous seront utiles :

Continuez à approfondir vos connaissances dans ce domaine.

Restez informé des dernières avancées dans le domaine de R en particulier, et plus généralement dans ceux de la science des données et de l'intelligence artificielle. Une excellente ressource est le podcast DataFrame de DataCamp, qui propose des épisodes remarquables tels que « Election Forecasting and Polling » (Prévisions électorales et sondages) avec le professeur Andrew Gelman de Columbia, un utilisateur passionné et reconnu de R, ou cet autre épisode sur la science des données, l'épidémiologie et la santé publique, qui convient également parfaitement aux utilisateurs de R, car R est le langage de programmation de choix en épidémiologie et en santé publique. Un autre épisode récent intéressant que je recommande : Accroître la diversité dans le domaine de la science des données avec Nikisha Alcindor, présidente et fondatrice du STEM Educational Institute (SEI).

Obtenez une certification pour mettre en valeur vos compétences.

Une manière efficace de démontrer votre expertise en R consiste à obtenir une certification de DataCamp, très reconnue dans le secteur. Ces certifications ne valident pas seulement vos compétences, elles démontrent également votre engagement envers l'apprentissage continu et le développement professionnel. Veuillez consulter nos certifications d'analyste de données et de scientifique des données. 

Élaborer un portfolio

Constituer un portfolio solide qui met en valeur vos compétences et les projets que vous avez menés à bien est un moyen de vous démarquer des autres candidats. Il est important de noter que présenter des projets dans lesquels vous avez utilisé R pour relever des défis concrets peut laisser une impression durable sur les responsables du recrutement. Votre portfolio devrait présenter une sélection variée de projets qui reflètent votre expertise en R et ses diverses applications. À cette fin, nous vous recommandons d'utiliser DataLab, un environnement de développement intégré (IDE) en ligne de l', qui vous permet d'écrire du code, d'analyser des données de manière collaborative et de partager vos conclusions. 

Élaborez un CV efficace

Il est toujours utile d'avoir un excellent CV. Heureusement, nous disposons d'une excellente ressource pour vous aider : Comment rédiger un CV d'analyste de données (avec modèles et exemples). Veuillez prendre le temps de lire attentivement, car il y a de nombreuses subtilités à prendre en compte. La première chose qui me vient à l'esprit est que, de nos jours, votre CV doit non seulement impressionner les recruteurs humains, mais également les systèmes de suivi des candidats (ATS), qui sont des logiciels automatisés utilisés par de nombreuses entreprises pour trier les CV et éliminer ceux qui ne répondent pas à des critères spécifiques. 

Ne vous découragez pas

N'oubliez pas que pour faire carrière dans un domaine qui utilise R, il faut faire preuve de persévérance, apprendre en permanence et faire preuve de patience. Cependant, en suivant ces étapes, vous êtes sur la bonne voie pour réussir.

Conseils essentiels pour apprendre R

À présent, vous êtes probablement prêt à commencer à apprendre R. Tout d'abord, permettez-moi de vous donner quelques conseils qui vous aideront à démarrer votre apprentissage.

1. Adoptez le tidyverse

Le tidyverse est une collection de paquets R conçus pour la science des données. Il comprend notamment ggplot2 pour la visualisation, dplyr pour la manipulation des données et tidyr pour le nettoyage des données. Commencez par vous familiariser avec les principaux paquets tidyverse. Leur syntaxe cohérente facilitera encore davantage votre apprentissage. Suivez notre cours Introduction à Tidyverse et vous comprendrez ce que je veux dire. 

2. Maîtrisez R Markdown pour vos rapports

R Markdown vous permet d'intégrer du code R, des résultats et du texte narratif dans un document unique et soigné. Il prend en charge divers formats de sortie tels que HTML, PDF et Word. Vous pouvez utiliser R Markdown pour les rapports d', les présentations et la documentation. Les responsables apprécient particulièrement R Markdown, par conséquent, nous vous recommandons de suivre notre cours «Reporting avec R Markdown » sur .

3. Veuillez utiliser DataLab.

DataLab offre une plateforme interactive permettant de mettre en pratique ses compétences en codage R et en science des données. Il propose des projets guidés et des exercices pour améliorer votre expérience d'apprentissage dans un environnement structuré. L'approche pratique et les commentaires en temps réel vous aideront à consolider votre compréhension de R.

4. Tirez parti des ressources et des communautés en ligne.

La communauté R est active et solidaire, et ses membres sont heureux de partager des ressources pour les apprenants de tous niveaux. Nous vous invitons à rejoindre des forums tels que Stack Overflow, RStudio Community et Reddit’s r/rstats. Veuillez suivre les blogs, les chaînes YouTube et les comptes de réseaux sociaux consacrés à la programmation R.

5. Restez informé des dernières actualités concernant l'écosystème R.

R est en constante évolution, avec de nouveaux paquets et des mises à jour publiés régulièrement. Veuillez rester informé des derniers développements dans l'écosystème R. Veuillez suivre les notes de mise à jour des paquets, assister aux webinaires et consulter les blogs consacrés à R afin de vous tenir informé des nouvelles fonctionnalités et des meilleures pratiques.

6. Veuillez consulter les codes R

DataCamp dispose d'excellents enseignants. Apprenez les tests A/B dans R avec Arne Warnke, découvrez le fonctionnement de ggplot2 en visionnant la vidéo « Visualisation des données de vente de jeux vidéo avec ggplot2 dans R » avec Richie Cotton, explorezl'analyse exploratoire des données dans R pour les débutants avec Ishmael Rico, et analysez les cotes de crédit avec tidymodels dans R avec Matt Pickard. 

7. Veuillez garder une fiche de référence à portée de main.

R pour les utilisateurs professionnels

De nombreux professionnels acquièrent leurs premières connaissances en R dans le cadre de leur travail. Cela est judicieux pour les entreprises, car le perfectionnement des compétences du personnel est un excellent moyen d'augmenter la fidélisation. DataCamp offre non seulement de nombreuses ressources pour les apprenants individuels, mais permet également de perfectionner les compétences de toute une équipe à la fois. DataCamp for Business propose ainsi une solution complète qui s'adapte à la croissance de votre organisation. 

Voici quelques-uns des nombreux avantages : 

1. Cursus personnalisés: Nous pouvons concevoir des parcours d'apprentissage personnalisés qui répondent aux besoins spécifiques de votre entreprise.
2. Pratique pratique: Nous proposons des exercices interactifs et des projets concrets, car nous accordons une grande importance à la compréhension.
3. Évolutivité et flexibilité: Nos solutions répondent aux besoins des petites et grandes équipes, et nous gardons cela à l'esprit lorsque nous élaborons un projet.
4. Instructeurs experts: Les cours sont élaborés par des experts du secteur. Nos technologies sont les plus récentes et les exercices sont basés sur des cas réels.

Conclusions finales

Apprendre le langage R est une expérience enrichissante qui peut ouvrir de nombreuses opportunités professionnelles. J'espère que vous avez non seulement acquis une nouvelle appréciation du langage de programmation R, mais également la confiance nécessaire pour poursuivre votre chemin vers la maîtrise.

N'oubliez pas que la clé pour apprendre R réside dans la constance et la pratique. Veuillez ne pas vous précipiter dans l'apprentissage des concepts. Veuillez prendre le temps de comprendre chacun d'entre eux et de les appliquer dans des projets concrets. Veuillez vous inscrire au cours DataCamp R qui correspond le mieux à votre niveau. Rejoignez les communautés R, participez à des défis de codage et continuez à vous former.