Cours de Programmation sur R
Céphas MWIMANGIRE
2024-10-14
Introduction sur R et R Studio
C’est quoi le langage de programmation R ?
Conçu pour l’analyse statistique : R est particulièrement puissant pour les analyses statistiques, le traitement de données, et les tâches de modélisation. Il est largement utilisé dans les statistiques, la recherche académique, et les sciences des données.
Langage open source : R est un logiciel libre, disponible gratuitement. Sa vaste communauté contribue régulièrement à des packages, ce qui enrichit ses capacités.
Richesse des bibliothèques/packages : R dispose de milliers de packages disponibles via CRAN (Comprehensive R Archive Network), couvrant une grande variété de domaines comme la visualisation de données (ggplot2), le machine learning (caret), ou les analyses spatiales (sf).
Puissante visualisation des données : R excelle dans la création de graphiques et de visualisations avancées. Des bibliothèques comme ggplot2, plotly, ou shiny permettent de produire des graphiques statiques et interactifs.
Grande extensibilité : R est très flexible et extensible grâce à sa capacité à intégrer des extensions d’autres langages (comme C, C++, Python) et à fonctionner sur de grandes plateformes de calcul (Hadoop, Spark).
Scripting et reproductibilité : R est bien adapté à la création de scripts réutilisables, assurant la reproductibilité des analyses, ce qui est essentiel pour les projets scientifiques et de recherche.
Orienté objet et fonctionnel : R combine des concepts de programmation orientée objet et fonctionnelle, ce qui permet une approche modulaire et efficace dans l’écriture de code.
Prise en charge des grands ensembles de données : Bien que R ait été critiqué pour sa gestion des grandes quantités de données en mémoire, des solutions comme data.table, dplyr, et des packages pour le traitement distribué (SparkR) permettent de surmonter cette limite.
Langage interactif et scripting : R est conçu pour être interactif, permettant d’exécuter des commandes directement dans la console et d’obtenir des résultats immédiatement, facilitant ainsi l’expérimentation et l’exploration des données.
Intégration avec d’autres outils : R peut facilement s’intégrer avec des bases de données, des API web, des fichiers Excel, et d’autres langages comme Python. Il est aussi utilisé dans des environnements comme R Markdown pour des rapports dynamiques et reproductibles.
En résumé, R est un outil extrêmement polyvalent et puissant pour tout ce qui concerne la science des données, avec une communauté active et un écosystème riche pour la visualisation, la modélisation, et l’analyse de données.
R et R Studio, différents ?
R et RStudio sont étroitement liés mais remplissent des fonctions différentes :
R : C’est un langage de programmation et un environnement logiciel conçu principalement pour le calcul statistique et la visualisation de données. En d’autres termes, R est le moteur qui exécute le code et effectue les calculs statistiques. On peut utiliser R directement via une console (interpréteur de commandes), ce qui peut être peu intuitif pour les débutants.
RStudio : C’est un environnement de développement intégré (IDE) pour R. RStudio fournit une interface utilisateur conviviale qui facilite l’écriture, l’exécution et le débogage du code R. Il inclut des fonctionnalités comme un éditeur de code avec coloration syntaxique, la gestion des projets, une fenêtre interactive pour l’exécution des commandes, ainsi que des outils pour la visualisation et la gestion des graphiques, des fichiers, et plus encore.
En résumé, R est le langage et l’outil d’analyse de données, tandis que RStudio est l’interface qui rend le travail avec R plus facile et plus productif.
Téléchargement de R et R Studio
- Vous pouvez écrire sur google : R Cran
- Ou utiliser le lien suivant : https://posit.co/download/rstudio-desktop/
NB : Télécharger ces deux logiciels avant la première rencontre.