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Cours R

R est un langage de programmation très polyvalent et puissant, réputé pour ses capacités d'analyse statistique et de visualisation des données, ainsi que pour sa collection complète de packages.

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Devenez un programmeur R et développez vos compétences en la matière grâce à des cours, des pistes et des projets interactifs, élaborés par des experts du monde réel.

Cours

Introduction à R

FondamentauxNiveau de compétence
4 heures
49.6K
Maîtrisez les bases de lanalyse de données en R : vecteurs, listes, data frames, et pratiquez avec des jeux de données réels.

Cursus

Principes de base de la programmation R

22 heures
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Améliorez vos compétences en programmation R ! Apprenez à travailler avec des structures de données courantes, à optimiser le code et à écrire vos propres fonctions.

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Maîtrisez les bases de lanalyse de données en R : vecteurs, listes, data frames, et pratiquez avec des jeux de données réels.

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Introduction au Tidyverse

FondamentauxNiveau de compétence
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Commencez à explorer et à visualiser vos propres données avec tidyverse, une collection puissante et populaire doutils de science des données au sein de R.

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Intermédiaire R

FondamentauxNiveau de compétence
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Poursuivez votre parcours pour devenir un ninja de R en vous familiarisant avec les instructions conditionnelles, les boucles et les fonctions vectorielles.

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Introduction aux statistiques en R

IntermédiaireNiveau de compétence
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Renforcez vos compétences en statistique : collectez, analysez et tirez des conclusions fiables à partir de vos données.

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Introduction to Regression in R

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Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.

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Introduction to Importing Data in R

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In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

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Joining Data with dplyr

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Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.

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Exploratory Data Analysis in R

IntermédiaireNiveau de compétence
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Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.

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Linear Algebra for Data Science in R

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This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.

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FondamentauxNiveau de compétence
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Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.

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Cleaning Data in R

IntermédiaireNiveau de compétence
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Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.

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Reshaping Data with tidyr

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Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.

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Reporting with R Markdown

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Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.

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Tests d'hypothèses en R

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Apprenez à utiliser les tests d’hypothèse dans R : tests t, tests de proportion et tests du chi carré, et à savoir quand les appliquer.

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Intermediate Regression in R

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Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

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Sampling in R

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Intermediate R for Finance

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Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.

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Foundations of Probability in R

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In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.

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Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.

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Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!

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Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

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Manipulating Time Series Data in R

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Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.

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Supervised Learning in R: Regression

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Unsupervised Learning in R

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This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

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Les projets vous permettent d'appliquer vos connaissances à un large éventail d'ensembles de données
pour résoudre des problèmes du monde réel dans votre navigateur.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que R ?

R est un système de calcul statistique et graphique, composé du langage R et d'un environnement d'exécution. Conçu à l'origine à des fins statistiques, il excelle dans l'analyse des données, l'exploration, la modélisation et la création de visualisations. Principalement utilisé pour les statistiques et la science des données, ses applications s'étendent à l'IA, à l'apprentissage automatique, à l'analyse financière, etc. En tant que logiciel libre et équipé d'un large éventail de fonctions et de paquets, R est populaire dans de nombreux domaines, y compris l'université, la finance et les médias sociaux.

Ai-je besoin d'une expérience préalable en programmation pour commencer à apprendre R ?

Aucune expérience préalable en programmation n'est requise pour commencer à apprendre R. Nos cours sont conçus pour être accessibles aux débutants, avec des conseils étape par étape qui rendent l'apprentissage de R simple, même pour ceux qui ne connaissent pas la programmation.

En quoi le fait d'apprendre le R peut-il être bénéfique pour ma carrière ?

L'apprentissage de R peut considérablement améliorer votre carrière, en particulier si vous êtes intéressé par des domaines tels que l'analyse de données, les statistiques ou la recherche. En tant que langage spécifiquement conçu pour l'analyse statistique et la visualisation de données, les compétences R sont très recherchées dans des secteurs allant de la santé à la finance en passant par l'université et le marketing, ce qui ouvre un large éventail d'opportunités d'emploi et de voies de développement professionnel.

Comment démarrer avec R ?

Pour commencer votre voyage avec R, vous devez d'abord comprendre ses concepts fondamentaux, tels que les vecteurs, les facteurs, les listes et les cadres de données. Notre cours d'introduction à la programmation R couvre ces bases, fournissant une base solide pour une exploration plus approfondie du langage de programmation R.

Quelle est la différence entre R et Python ?

Python est un langage de programmation à usage général, développé pour traiter un large éventail de tâches allant de la science des données au développement web, ce qui le rend très polyvalent et populaire pour diverses applications. R, en revanche, a été créé pour l'analyse statistique et excelle dans la visualisation des données et l'analyse exploratoire des données.

R vaut-il la peine d'être appris en 2024 ?

Absolument, R vaut la peine d'être appris en 2024, en particulier pour ceux qui se concentrent sur des domaines spécialisés comme l'analyse statistique, la visualisation de données et la recherche universitaire. Malgré la croissance rapide de Python, R maintient une forte présence dans la science des données et l'analyse, appréciée pour ses capacités statistiques avancées et sa communauté dévouée.

Datacamp propose-t-il une certification R ?

DataCamp propose deux certifications R : Analyste de données et scientifique de données. Les deux sont disponibles en R ou en Python. Si vous êtes intéressé par l'un ou l'autre, consultez nos certifications ici.

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