Tutoriel de programmation R

Apprenez à détecter des anomalies dans de grands ensembles de séries temporelles et à présenter les insights bien plus simplement.

Les vecteurs propres et les valeurs propres sont essentiels pour comprendre les transformations linéaires. Cet article couvre leur interprétation géométrique, leur calcul et leur rôle en machine learning.

Boostez vos résultats en machine learning et découvrez les ensembles en R avec le package SuperLearner : découvrez l’algorithme Random Forest, le bagging et bien plus encore !

Après ce tutoriel, vous saurez intégrer des scripts R et Python dans des instructions T-SQL et quels types de données servent à échanger des données entre SQL et Python/R.

Apprenez à extraire des données du web, à les prétraiter et à réaliser une analyse exploratoire de base avec R

Ce tutoriel reprend des éléments du cours gratuit Intro to R de DataCamp et vous permet de vous exercer avec les facteurs.

Découvrez la fonction factor en R, avec un exemple, sa structure, l’ordre des niveaux, le renommage des niveaux et, enfin, le tri des valeurs catégorielles.

Abordez la sélection de variables en R : découvrez l’algorithme Boruta, un wrapper autour des forêts aléatoires, et sa mise en œuvre.

Cinq astuces pratiques pour améliorer votre code R, de l’usage de seq() pour créer des séquences à l’abandon de which(), et bien plus encore !

Découvrez ce que sont les fonctions en R, les différents types de fonctions et comment créer vos propres fonctions en R.

Découvrez la régression multi‑tâches structurée par graphe avec le package R GFLASSO grâce à ce tutoriel !

La visualisation de données est une compétence essentielle pour les data scientists. Elle marie statistiques et design de manière pertinente et efficace.