Comment apprendre R à partir de zéro en 2025 : Un guide d'expert

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 publié pour la première fois en 1993 en tant que successeur du langage de programmation S. Il est conçu pour mettre l'accent sur le calcul statistique et les graphiques, ce qui en fait un choix populaire pour l'analyse des données, la modélisation statistique et la visualisation. R est largement utilisé dans les milieux universitaires et de la 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 donnant à l'ordinateur une liste de tâches, en créant des modèles numériques de choses ou de concepts, ou en traitant votre code comme un problème mathématique.

Pourquoi R est-il populaire ?

Au fil des ans, R a acquis une forte popularité dans les communautés de la science des données et de la recherche grâce à ses vastes bibliothèques, sa simplicité, sa polyvalence et ses puissantes capacités de visualisation des données. Ces raisons en font également un langage très prisé dans le domaine de la science des données, car il permet aux scientifiques de se concentrer sur l'interprétation des données plutôt que sur la complexité du langage.

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

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

• Facile à apprendre: La lisibilité de R et sa documentation complète en font un outil relativement facile à prendre en main 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.

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

• Indépendance de la plate-forme : L'un des grands avantages de ce langage est que vous pouvez écrire votre code une seule fois et l'exécuter sur n'importe quel système d'exploitation, ce qui est idéal 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 tout le programme.

• Open Source et gratuit: Le code source de R est disponible gratuitement et peut être distribué et modifié. Cela a conduit une grande communauté de développeurs à contribuer à son développement et à créer un vaste écosystème de paquets R.

• Dynamiquement typé: R est dynamiquement typé, ce qui signifie que vous n'avez pas besoin de déclarer le type de données d'une variable lorsque vous la créez. L'interpréteur R déduit le type, ce qui rend le code plus souple et plus facile à utiliser.

Personnellement, j'aime aussi j'aime aussi que R est construit sur les bibliothèques d'algèbre linéaire de Fortran, ce qui vous permet de faire des choses comme une simple régression linéaire sans avoir à installer de paquetage.

Pourquoi vous devriez apprendre R

Il existe une demande de compétences en recherche et développement

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. Comme R est un langage de premier plan à cette fin, il apparaît dans de plus en plus d'endroits.

Les organisations utilisent R pour extraire des informations de grands ensembles de données, construire des modèles prédictifs et créer des visualisations qui conduisent à des décisions stratégiques. Les opportunités d'emploi pour les professionnels maîtrisant le langage R se multiplient, en particulier dans les secteurs de la finance, de la santé et du marketing. Les universités et les instituts de recherche utilisent également beaucoup R pour enseigner et mener des recherches avancées, ce qui alimente la demande d'enseignants et de chercheurs possédant des compétences en R.

En fait, il s'agit d'une boucle de rétroaction dans laquelle la polyvalence et la flexibilité du R contribuent à sa demande. Les développeurs écrivent du code et créent des paquets, et le vaste écosystème de nouveaux paquets R étend encore ses fonctionnalités. R couvre aujourd'hui pratiquement toutes les applications, de l'apprentissage automatique et de l'exploration de données à l'analyse spatiale et aux prévisions de séries chronologiques.

R a une variété d'applications

Voici quelques domaines clés dans lesquels R est largement utilisé. Cette liste n'est évidemment pas exhaustive.

• Recherche scientifique : R est largement utilisé dans les études scientifiques pour l'analyse des données et la modélisation statistique. Les chercheurs utilisent R pour analyser des données expérimentales, effectuer des simulations et publier des travaux de recherche reproductibles.
• Soins de santé et bioinformatique : Dans le domaine de la santé, R est utilisé pour analyser les données des essais cliniques, les dossiers des patients et les données génomiques. Les bioinformaticiens utilisent R pour l'analyse des séquences, les études d'expression génétique et la biologie informatique.
• Finance et économie : Les analystes financiers et les économètres utilisent R pour l'analyse quantitative, la gestion des risques et les prévisions économiques. 
• 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 de marketing. 
• Science de l'environnement : Les spécialistes de 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 des enquêtes, la psychométrie et l'analyse des réseaux sociaux. 
• Ingénierie : Les ingénieurs utilisent R pour le contrôle de la qualité, l'optimisation des processus et la maintenance prédictive. 

De nombreux emplois populaires nécessitent l'utilisation de R

Lions maintenant les applications de R à l'emploi de manière plus spécifique :

Obtenir un emploi dans la liste d'emplois ci-dessus semble très séduisant. Avec de l'engagement, un apprentissage cohérent et une approche proactive, vous pouvez décrocher l'emploi de vos rêves qui utilise la R. Voici quelques lignes directrices qui, je l'espère, vous aideront :

Continuez à vous informer sur le domaine

Restez au courant des derniers développements dans le domaine du langage R, de la science des données et de l'intelligence artificielle en général. Une excellente ressource est le podcast DataFramed de DataCamp, qui propose d'excellents épisodes comme Election Forecasting and Polling avec le professeur Andrew Gelman de Columbia, un fervent utilisateur de R bien connu, ou cet autre épisode sur la science des données, l'épidémiologie et la santé publique, qui convient parfaitement aux utilisateurs de R, car R est le principal langage de programmation choisi en épidémiologie et en santé publique. Un autre épisode récent et intéressant que je vous recommande : Augmenter la représentation de la diversité dans la science des données avec Nikisha Alcindor, présidente et fondatrice du STEM Educational Institute (SEI).

Obtenez une certification pour mettre en valeur vos compétences

Un moyen efficace de démontrer votre expertise en R est d'obtenir une certification de DataCamp, qui sont très réputées dans le secteur. Ces certifications ne valident pas seulement vos compétences, mais démontrent également votre engagement en faveur de l'apprentissage continu et du développement professionnel. Consultez nos certifications d'analyste de données et de scientifique de données. 

Développer un portefeuille

La constitution d'un solide portfolio démontrant vos compétences et les projets que vous avez menés à bien est un moyen de vous différencier des autres candidats. Il est important de souligner que la présentation de projets dans lesquels vous avez appliqué la R pour relever des défis concrets peut laisser une impression durable sur les responsables du recrutement. Votre portfolio doit être une vitrine diversifiée de projets qui reflètent votre expertise en R et ses différentes applications. À cette fin, vous devriez utiliser DataLab, qui est un IDE en ligne qui vous permet d'écrire du code, d'analyser des données en collaboration et de partager vos connaissances.

Élaborer un curriculum vitae efficace

Il est toujours utile d'avoir un excellent curriculum vitae. Heureusement, nous disposons d'une excellente ressource pour vous aider : Comment créer un CV d'analyste de données (avec des modèles et des exemples). Lisez-le, car il comporte de nombreuses subtilités. Je pense surtout au fait que, de nos jours, votre curriculum vitae doit impressionner non seulement les recruteurs humains, mais aussi les systèmes de suivi des candidats (ATS), qui sont des logiciels automatisés utilisés par de nombreuses entreprises pour passer au crible les curriculum vitae 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 la R, il faut de la persévérance, un apprentissage continu et de la patience. Mais en suivant ces étapes, vous êtes sur la bonne voie pour réussir.

Conseils pour l'apprentissage de R

À ce stade, vous êtes probablement prêt à commencer à apprendre R. Permettez-moi tout d'abord de vous donner quelques conseils qui vous aideront à démarrer votre apprentissage.

1. Adoptez le tidyverse

Le tidyverse est une collection de packages R conçus pour la science des données. Il comprend notamment ggplot2 pour la visualisation, dplyr pour la manipulation des données et tidyr pour le rangement des données. Commencez par apprendre les paquets de base de tidyverse. Leur syntaxe cohérente facilitera votre apprentissage. Suivez notre cours d'introduction au Tidyverse et vous comprendrez ce que je veux dire. 

2. Maîtriser le format R Markdown pour les rapports

R Markdown vous permet d'intégrer le code R, les résultats et le texte narratif dans un document unique et soigné. Il prend en charge différents formats de sortie tels que HTML, PDF et Word. Vous pouvez utiliser R Markdown pour rapports, présentations et documentation. Les patrons adorent R Markdown, alors n'oubliez pas de suivre notre cours Reporting with R Markdown.

3. Utiliser DataLab

DataLab fournit une plateforme interactive pour pratiquer le codage R et les compétences en science des données. Il propose des projets et des exercices guidés pour améliorer votre expérience d'apprentissage dans un environnement structuré. L'approche pratique et le retour d'information 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 elle est heureuse de partager des ressources pour les apprenants de tous niveaux. Rejoignez des forums tels que Stack Overflow, RStudio Community et r/rstats sur Reddit. Suivez les blogs, les chaînes YouTube et les comptes de médias sociaux consacrés à la programmation R.

5. Restez informé sur l'écosystème de R

R est en constante évolution, de nouveaux paquets et de nouvelles mises à jour étant régulièrement publiés. Gardez un œil sur les derniers développements de l'écosystème R. Suivez les notes de mise à jour des paquets, assistez aux webinaires et lisez les blogs consacrés à R pour vous tenir au courant des nouvelles fonctionnalités et des meilleures pratiques.

6. Regarder les codétentions R

DataCamp a d'excellents professeurs. Apprenez les tests A/B en R avec Arne Warnke, comment fonctionne ggplot2 en regardant Visualisation des données de vente de jeux vidéo avec ggplot2 en R avec Richie Cotton, Analyse exploratoire des données en R pour les débutants absolus avec Ishmael Rico, et Analyse des scores de crédit avec tidymodels en R avec Matt Pickard.

7. Gardez une antisèche R à portée de main

R pour les utilisateurs professionnels

De nombreux professionnels apprennent la R sur le tas. DataCamp offre non seulement de nombreuses ressources pour les apprenants individuels, mais il peut également former des équipes entières en même temps. DataCamp for Business offre donc une solution complète qui s'adapte à la taille de votre organisation. 

Voici quelques-uns de ses nombreux avantages : 

1. Cursus personnalisés: Nous pouvons créer des parcours d'apprentissage personnalisés qui répondent aux besoins spécifiques de l'entreprise.
2. Pratique : Nous proposons des exercices interactifs et des projets concrets parce que nous nous soucions de la compréhension.
3. Évolutivité et flexibilité: Nos solutions s'adaptent aux besoins des petites comme des grandes équipes, et nous gardons cela à l'esprit lorsque nous construisons un projet.
4. Instructeurs experts: Les cours sont conçus par des experts du secteur. Nos technologies sont les plus récentes et les exercices sont basés sur des cas réels d'entreprise.

Réflexions finales

L'apprentissage de R est un parcours gratifiant qui peut ouvrir de nombreuses perspectives de carrière. J'espère que vous aurez non seulement une nouvelle appréciation du langage de programmation R, mais aussi la certitude que vous êtes sur la voie de la maîtrise.

Rappelez-vous que la clé de l'apprentissage du R est la constance et la pratique. Ne vous précipitez pas sur les concepts. Prenez le temps de comprendre chacun d'entre eux et de les appliquer dans des projets pratiques. Inscrivez-vous au cours DataCamp R le plus adapté à votre niveau. Rejoignez les communautés R, participez aux défis de codage et ne cessez jamais d'apprendre.