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Programmation R pour débutants
Apprenez à exploiter la puissance des données avec la programmation RPreview the first lesson free — get full access to all 30 lessons.
Débutant Fournisseur : David Christensen 9 chapitres · 30 leçons · 2h 42m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Chinese
Description du cours
Ce cours de programmation R pour débutants vous présentera le langage de programmation R, des bases à certains des concepts les plus avancés. Vous apprendrez à travailler avec une variété de types de données et de situations à l'aide d'exemples faciles à suivre. À la fin de ce cours, vous serez en mesure d'utiliser R pour effectuer des analyses de données, créer des visualisations de données et créer des fonctions personnalisées.
Le langage R est le premier langage de programmation pour l'analyse et la visualisation des données. Il est utilisé par les data scientists, les statisticiens et les analystes du monde entier. Il est particulièrement bien adapté au travail avec des données et est utilisé dans un large éventail de secteurs, notamment la finance, la santé, le marketing, etc. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser R pour effectuer des analyses de données de base, créer des visualisations de données et créer des fonctions personnalisées.
Ce que vous allez apprendre
- Comprendre les principes fondamentaux du langage de programmation R, y compris la syntaxe, les types de données et les structures de contrôle
- Manipuler et analyser des données dans R en utilisant le sous-ensemble (subsetting), le tri, la fusion et le filtrage
- Créer des fonctions personnalisées dans R pour rationaliser votre code
- Créer des visualisations de données, y compris des tracés (plots) et des graphiques, à l'aide de base R et de ggplot2
- Étendre les fonctionnalités de votre code en travaillant avec des paquets (packages) et des bibliothèques de CRAN et GitHub
- Travailler avec des structures de données telles que des vecteurs, des data frames, des tibbles et des listes
Points clés à retenir
- R est le langage de programmation de référence pour l'analyse et la visualisation de données, utilisé par les scientifiques des données (data scientists), les statisticiens et les analystes du monde entier.
- R est bien adapté pour travailler avec des données et est utilisé dans des secteurs tels que la finance, la santé et le marketing.
- Le cours progresse des bases mêmes de R vers des concepts plus avancés à l'aide d'exemples faciles à suivre.
- À la fin du cours, les apprenants peuvent utiliser R pour effectuer des analyses de données, créer des visualisations de données et construire des fonctions personnalisées.
- Le cours couvre des outils pratiques tels que l'installation de R et de RStudio, et l'utilisation de paquets comme dplyr, tidyr et ggplot2.
Foire aux questions
À qui s'adresse ce cours ?
Il s'agit d'un cours pour débutants qui présente le langage de programmation R depuis les bases mêmes jusqu'à certains concepts plus avancés, ce qui le rend adapté à ceux qui débutent avec R.
Que serai-je capable de faire après avoir terminé ce cours ?
À la fin de ce cours, vous serez capable d'utiliser R pour effectuer des analyses de données, créer des visualisations de données et construire des fonctions personnalisées.
Quels sujets ce cours couvre-t-il ?
Le cours couvre la syntaxe et les types de données R, les structures de données telles que les vecteurs, les data frames, les tibbles et les listes, le filtrage et la synthèse de données, l'installation et l'utilisation de packages depuis CRAN et GitHub, dplyr et tidyr, la création de graphiques dans base R et avec ggplot2, les structures de contrôle, les fonctions personnalisées, la famille de fonctions apply et la gestion des erreurs.
Le cours montre-t-il comment installer R ?
Oui. Le cours comprend des leçons sur l'installation de R sur Windows, l'installation de RStudio sur Windows et la familiarisation avec l'interface de RStudio.
Pourquoi apprendre R ?
R est le langage de programmation de référence pour l'analyse et la visualisation de données, utilisé par les data scientists, les statisticiens et les analystes du monde entier, et il est utilisé dans un large éventail de secteurs, notamment la finance, la santé et le marketing.
