Que pouvez-vous faire avec R ?

Spécialisé dans toute la chaîne de la data science — de l’apprentissage automatique à l’analyse et à la visualisation — R a bouleversé notre façon de comprendre les données. Utilisé par des professionnels aux profils variés — data scientists, chercheurs académiques, analystes financiers — R figure depuis longtemps dans l’index TIOBE. 

Le langage R couvre un large éventail d’usages. Dans cet article, nous passons en revue ce que vous pouvez réaliser avec R une fois la maîtrise acquise.

Que pouvez-vous faire quand vous maîtrisez R pour la data science ?

1. Créer des visualisations et des tableaux de bord sur mesure

La visualisation est essentielle pour comprendre les données, et le package ggplot2 de R — souvent présenté comme l’un des meilleurs outils de data viz — permet de créer presque tous les graphiques imaginables avec une grande simplicité. Maîtriser ggplot2, c’est déjà exploiter toute la puissance de R.

Pour aller plus loin, combinez l’élégance syntaxique de ggplot2 avec l’interactivité de plotly, ou utilisez shiny pour créer des tableaux de bord interactifs.

Par où commencer ?

• Cours : Introduction to Data Visualization with ggplot2
• Cours : Interactive Data Visualization with plotly in R
• Cours : Building Web Applications with Shiny in R
• Parcours de compétences : Data Visualization with R

2. Explorer, transformer et calculer sur des jeux de données

L’analyse exploratoire — comprendre ce que contient votre jeu de données — est la première étape dès que vous recevez de nouvelles données. La suite de packages du « tidyverse », dont dplyr et tidyr, offre une syntaxe simple pour manipuler et calculer sur les données et ainsi obtenir rapidement les résultats dont vous avez besoin. 

Par où commencer ?

• Cours : Introduction to the Tidyverse
• Cours : Data Manipulation with dplyr
• Cours : Reshaping Data with tidyr
• Parcours de compétences : Data Manipulation with R

3. Mener des expériences statistiques sur les données

La statistique garantit la rigueur scientifique de vos analyses. R propose sans doute l’offre d’outils statistiques la plus riche de tous les langages. Des statistiques descriptives (moyennes, écarts types) aux modèles comme la régression linéaire et la régression logistique, jusqu’aux techniques d’expérimentation comme l’A/B testing, R met la puissance de la statistique à votre portée. 

Par où commencer ?

• Cours : Introduction to Statistics in R
• Cours : Introduction to Regression in R
• Cours : Introduction to A/B Testing in R
• Parcours de compétences : Statistics Fundamentals with R

4. Prédire tout ce qui compte avec l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique consiste à faire des prédictions à partir des données. Comme pour la statistique, R dispose d’une vaste gamme d’outils pour entraîner les modèles de votre choix. En le maîtrisant, vous pourrez construire des modèles prédictifs comme la prédiction d’attrition client, des systèmes de recommandation de films, et bien plus encore.

Par où commencer ?

• Cours : Supervised Learning in R: Classification
• Cours : Supervised Learning in R: Regression
• Cours : Unsupervised Learning in R
• Cours : Modeling with tidymodels in R 
• Parcours métier : Machine Learning Scientist with R

5. Automatiser vos rapports avec R Markdown

Pour partager au mieux les résultats de vos analyses, structurez-les dans un rapport lisible par tous. R Markdown propose une syntaxe à la fois complète et simple, capable de générer des rapports dans de nombreux formats : documents, présentations, et même ouvrages entiers.

Par où commencer ?

• Cours : Reporting with R Markdown
• Cours : Communicating with Data in the Tidyverse