R est un langage de programmation open source couramment utilisé dans les domaines de la statistique, de l’analyse de données et de la science des données. Il est considéré comme l’un des langages les plus populaires pour les professionnels de la statistique et les scientifiques de données.

R a été initialement développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman à l’Université d’Auckland, en Nouvelle-Zélande en 1993. Depuis lors, la communauté de développeurs R s’est élargie pour inclure des milliers de personnes à travers le monde. Le code source de R est accessible à tous, ce qui permet aux développeurs de contribuer au développement du langage et d’ajouter de nouvelles fonctionnalités.

Le slogan de R est « Une plateforme pour l’analyse statistique et graphique », et c’est précisément ce que le langage fait de mieux. R est bien adapté pour la manipulation de données et la création de graphiques. Il dispose également d’une large gamme de bibliothèques de traitement de données qui permettent d’analyser de grands ensembles de données très rapidement et efficacement.

Les opérations de base en R sont la création de variables, l’utilisation d’opérateurs arithmétiques, la création de matrices et de listes de données. Les fonctions sont également un moyen important d’effectuer des analyses statistiques en R. Les fonctions peuvent être des fonctions intégrées dans le langage ou des fonctions créées par l’utilisateur.

Les bibliothèques de R sont des collections de fonctions qui sont utilisées pour effectuer des tâches spécifiques. Par exemple, la bibliothèque ggplot2 est utilisée pour créer des graphiques personnalisés et attrayants. D’autres bibliothèques populaires incluent dplyr pour la manipulation de données, tidyr pour le nettoyage de données et la normalisation, ainsi que encore plus de bibliothèques pour l’analyse de texte, l’analyse de réseaux et la modélisation de données.

Une autre caractéristique importante de R est la communauté R et l’ensemble de l’écosystème qui s’y rattache. La communauté de R est très active et engagée et organise des conférences annuelles, des groupes d’utilisateurs locaux et fournit une aide en ligne via les forums et les listes de diffusion.

L’écosystème R est également très développé et offre un certain nombre d’outils et de plates-formes qui facilitent l’utilisation de R pour la science des données. Par exemple, RStudio est un environnement de développement intégré (IDE) très populaire pour R. Il offre des fonctionnalités telles que la complétion de code, la syntaxe en surbrillance, la création de projets et de documents, ainsi que l’affichage des graphiques et des tableaux de données.

Jupyter Notebook est une autre plate-forme couramment utilisée qui permet aux utilisateurs de combiner du code R avec du texte, des graphiques et des tables dans un document interactif. Il permet également d’exécuter des scripts R dans une interface utilisateur de type navigateur.

Enfin, Shiny est une extension de R qui permet de créer des applications web interactives à partir de scripts R. Il est très populaire pour la création de visualisations données interactives et de tableaux de bord.

En conclusion, R est un langage de programmation polyvalent et puissant qui est de plus en plus utilisé dans les domaines de la statistique, de la science des données et de l’analyse de données. Son accessibilité, sa vaste communauté et son riche écosystème en font un choix populaire pour les professionnels de ces domaines.

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