Apprenez R et devenez Data Scientist

L'intérêt pour le langage de programmation R connaît une croissance notable, particulièrement dans les domaines de la science des données et de l'analyse.

Grâce à ses outils perfectionnés de visualisation de données, la programmation R est devenue un élément clé dans le domaine des statistiques.

Cependant, l'apprentissage de ce langage peut s'avérer complexe si l'on ne dispose pas d'une méthode d'approche claire. Peut-être avez-vous déjà rencontré des difficultés lors de l'apprentissage de R ou d'autres langages.

Croyez-moi, vous n'êtes pas seul dans cette situation !

Ne vous blâmez pas systématiquement, ni le langage lui-même. La cause de vos difficultés pourrait résider dans votre approche. La manière dont vous apprenez une compétence influe grandement sur le résultat final.

Si vous avez une idée claire du "comment" et du "pourquoi" vous devriez apprendre un langage spécifique, vos chances de le maîtriser augmentent considérablement. Inversement, si votre objectif et votre stratégie ne sont pas alignés, vous risquez de vous désintéresser du langage et de l'abandonner en cours de route.

C'est un peu comme l'apprentissage d'une langue vivante.

Ainsi, avant de vous lancer dans l'apprentissage de R, clarifiez vos motivations. Est-ce pour enrichir vos connaissances ou pour vous ouvrir des portes dans le domaine de la science des données ? Ensuite, élaborez une stratégie et assurez-vous qu'elle corresponde à votre objectif.

Et seulement après, commencez à apprendre.

Dans cet article, nous allons examiner différentes ressources pertinentes pour l'apprentissage du langage de programmation R. Elles vous aideront à adopter une approche efficace pour faciliter votre parcours d'apprentissage.

Mais tout d'abord,

Qu'est-ce que le langage de programmation R ?

R est un langage de programmation open source dédié aux graphiques et aux calculs statistiques.

Il a été développé en 1993 par Ross Ihaka et Robert Gentleman. Il présente des similitudes avec le langage de programmation S. On peut considérer le langage de programmation R comme une implémentation de S, intégrant une sémantique de portée lexicale. Le logiciel est principalement écrit en C, R et Fortran.

R offre une variété importante de techniques statistiques et graphiques, tout en étant hautement extensible. Il intègre les tests statistiques conventionnels, la modélisation linéaire et non linéaire, l'analyse de séries temporelles, le regroupement et la classification.

Un avantage majeur de R est sa capacité à générer facilement des graphiques de qualité professionnelle, incluant des formules mathématiques et des symboles.

Les atouts de R

R est un ensemble d'outils intégrés, conçus pour le calcul, la représentation graphique et la manipulation de données.

Il inclut :

• Un système efficace pour le stockage et le traitement des données.
• Une vaste collection d'outils cohérents pour l'analyse de données.
• Un ensemble d'opérateurs variés permettant de manipuler des tableaux et des matrices.
• Un langage de programmation simple, performant et bien structuré, avec des boucles, des conditions et des variables personnalisées.
• Des outils graphiques pour l'analyse et l'affichage des données.
• La possibilité d'étendre R grâce à des packages. Plusieurs packages sont fournis avec la distribution R, et d'autres peuvent être ajoutés via le réseau CRAN.
• Une interopérabilité multiplateforme.
• L'utilisation d'un interpréteur au lieu d'un compilateur, ce qui facilite le développement du code.
• Une compatibilité avec différentes bases de données, permettant d'importer des informations de MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite, etc.
• Des outils puissants pour la communication des résultats dans divers formats (HTML, XML, CSV, PDF) et la création de sites interactifs avec des packages R.
• Des packages R qui proposent divers codes, fonctions et fonctionnalités pour la modélisation statistique, l'analyse de données, l'apprentissage automatique, la visualisation, l'importation et la manipulation de données.

Comment R facilite l'analyse de données ?

L'analyse de données avec R se décompose en plusieurs étapes :

• Programmation ou importation : vous pouvez programmer directement dans R ou importer des données à partir de bases de données et de fichiers dans l'environnement du logiciel.
• Transformation : les données sont organisées en transformant les colonnes en variables et les lignes en observations. L'objectif est d'observer les éléments d'intérêt, de créer de nouvelles variables à partir des données existantes et d'obtenir des statistiques.
• Visualisation : les données sont représentées graphiquement pour mettre en évidence les tendances, les schémas et les exceptions.
• Modèles : il s'agit d'outils informatiques ou mathématiques qui permettent de répondre à des questions concernant les données observées.
• Communication : les résultats sont communiqués aux autres sous forme de visualisations, de modèles ou de rapports imprimables.

Qui utilise R et pourquoi ?

R est utilisé aussi bien dans le monde académique que par de grandes entreprises telles que Google, Facebook, Airbnb et Uber. Son champ d'application est vaste : santé, conseil, administration, assurances, énergie, finance, médias, etc. Il est utilisé pour l'inférence statistique, les algorithmes d'apprentissage automatique et l'analyse des données.

La demande pour R est donc présente dans divers secteurs. L'analyse des données est aujourd'hui un élément central des stratégies d'entreprise. Bien qu'il existe de nombreux outils, R se distingue par ses avantages :

• Excel et PowerBI ont des limites en termes de capacité de modélisation.
• Python est idéal pour l'IA et le ML, mais manque de fonctionnalités de communication.
• SAS est efficace pour l'analyse statistique, mais n'est pas gratuit.
• Tableau est parfait pour les représentations graphiques, mais a des marges de progrès en matière de prise de décision et de statistiques.

R comble ces lacunes en offrant une courbe d'apprentissage accessible et un bon équilibre entre l'implémentation et l'analyse de données.

Il est donc pertinent d'apprendre R pour la manipulation et l'analyse de données, voire pour devenir data scientist.

Les data scientists utilisent R pour comprendre les données, effectuer des manipulations, adopter la meilleure approche et communiquer leurs résultats via des rapports, des tableaux de bord ou des applications Web. Tout le travail est ainsi effectué sur une seule et même plateforme.

Vous comprenez maintenant le fonctionnement de R et son intérêt. Mais où apprendre R ?

Est-ce si difficile à maîtriser ?

Si on m'avait posé cette question il y a quelques années, j'aurais répondu par l'affirmative, en raison de sa structure complexe. Aujourd'hui, des packages sont apparus pour simplifier la tâche. La manipulation des données est devenue plus intuitive et la création de graphiques est facilitée.

Des packages comme TensorFlow et Keras permettent de créer des techniques de ML sophistiquées. Vous pouvez utiliser Python, C++ et Java dans R et vous connecter avec Hadoop ou Spark. De plus, la vitesse de calcul de R a été améliorée.

Alors, êtes-vous prêt à apprendre R ?

J'imagine que la réponse est OUI !

Découvrons ensemble quelques bonnes ressources pour apprendre R.

Devenir Data Scientist avec R

Développez vos compétences en R pour faire carrière en tant que Data Scientist avec DataCamp. Ce cours ne nécessite aucune connaissance ou expérience préalable dans le domaine.

Vous apprendrez à utiliser le langage R pour importer, manipuler, visualiser et nettoyer des données, compétences essentielles pour tout data scientist. Des exercices interactifs vous permettront de pratiquer avec des packages R populaires comme ggplot2 et les packages Tidyverse, tels que readr et dplyr.

Le cours vous présentera également des jeux de données réels pour vous initier à l'apprentissage automatique et aux techniques statistiques nécessaires pour écrire des fonctions et effectuer des analyses de cluster par vous-même.

Pour débuter, il vous suffit de vous lancer dans ce cours, de développer vos compétences en R et de progresser vers une carrière de data scientist. Le programme propose plus de 75 heures de ressources d'apprentissage. Il comprend une introduction au langage pour maîtriser les bases de l'analyse de données avec des structures typiques telles que les matrices, les vecteurs et les trames de données.

R Programmation de A à Z

Udemy propose R Programming A-Z, un cours avec des exercices pratiques pour vous aider à devenir data scientist. Le cours est divisé en 8 sections, 82 conférences et dure environ 11 heures.

Vous apprendrez R étape par étape, et les concepts abordés seront immédiatement applicables après chaque cours. Autre atout, les concepts sont expliqués à travers des exemples concrets. L'ensemble de la formation est ponctué de défis analytiques que vous devrez résoudre lors de votre parcours et de vos devoirs.

Ce cours est accessible à toute personne ayant des compétences de base en informatique, à condition d'être prêt à relever des défis intéressants. Le matériel de cours vous présentera les principes fondamentaux et vous apprendra à créer des variables, des vecteurs, des boucles et des fonctions.

Vous découvrirez également la distribution normale et vous pratiquerez avec des données financières, statistiques et sportives. De plus, vous apprendrez à utiliser R Studio et à le personnaliser selon vos préférences.

À la fin du cours, vous saurez installer des packages R et vous familiariserez avec les nombres entiers, les doubles, les caractères, etc. Le cours comprend également une introduction à la visualisation avancée à l'aide de GGPlot2, ainsi que des corrections d'exercices et des tutoriels bonus.

Statistiques avec R

Coursera propose le cours "Statistiques avec Spécialisation R", pour vous aider à maîtriser R dans le domaine de l'analyse de données, notamment la modélisation, l'inférence et les techniques bayésiennes. Ce cours est entièrement GRATUIT et est proposé par l'Université Duke.

Ce cours vous permettra d'acquérir des compétences en inférence statistique, régression linéaire, statistiques, RStudio, programmation R, analyse exploratoire de données, tests d'hypothèses statistiques, statistiques bayésiennes, régression linéaire bayésienne, inférence bayésienne, analyse de régression et sélection de modèles.

Cette spécialisation vous apprendra à visualiser et à analyser des données avec le langage de programmation R, puis à créer des rapports reproductibles. Vous apprendrez à interpréter l'inférence statistique, à effectuer des modélisations et à utiliser d'autres techniques pour prendre des décisions basées sur les données.

Le cours vous aidera également à communiquer les résultats de manière appropriée, à organiser et à visualiser les données à l'aide des packages R et à analyser les décisions et les affirmations. Il vous aidera à construire votre portfolio avec divers projets d'analyse de données pour démontrer vos compétences et vos connaissances, et ainsi obtenir un emploi bien rémunéré.

Ce cours de niveau débutant dure environ 7 mois, avec un horaire flexible, des conférences en ligne et un certificat partageable à la fin.

Premiers pas avec R

Un autre cours proposé par Coursera est Premiers pas avec R.

Il s'agit d'un cours de niveau débutant d'une durée d'environ 2 heures, accessible directement en ligne sans aucun téléchargement. Ce projet guidé vous apprend les bases de la programmation R pour faire vos premiers pas dans l'analyse de données.

Ici, vous apprendrez à utiliser R Studio ou l'interface graphique R, ainsi que les différentes structures et types de données utilisés dans ce langage. Enfin, vous apprendrez à installer les packages R et à importer vos jeux de données dans l'espace de travail de R Studio.

Il n'y a aucun prérequis nécessaire pour réaliser ce projet. Des connaissances de base en informatique suffisent. Votre espace de travail sera accessible via un bureau cloud sur votre navigateur. Votre instructeur vous guidera à travers un partage d'écran pour vous aider à comprendre les concepts étape par étape.

Udacity

Apprenez la programmation R pour devenir data scientist avec Udacity. La durée approximative de ce cours est de 3 mois, avec 10 heures de travail par semaine. Il ne nécessite pas de prérequis complexes.

Le programme comprend l'apprentissage du codage en R, en ligne de commande, SQL et Git afin que vous puissiez résoudre les problèmes liés aux données. Vous apprendrez les bases de SQL comme les JOIN, les sous-requêtes et les agrégations et les utiliserez pour répondre à des problématiques d'entreprise.

Vous apprendrez les bases, y compris les structures de données, les boucles, les fonctions et les variables. De plus, vous apprendrez à visualiser les données avec GGPlot2.

Le programme comprend des projets réels avec un contenu développé par des experts, un soutien de mentors et des services d'orientation professionnelle (révision de CV et de portfolio). Étudiez à votre propre rythme et bénéficiez de commentaires personnalisés, de conseils pratiques et de suggestions de ressources supplémentaires.

Devenir spécialiste du ML avec R

Maîtrisez le langage R pour devenir un spécialiste de l'apprentissage automatique avec DataCamp. Le programme propose 15 cours, soit plus de 60 heures de travail pour apprendre R. Vous améliorerez vos compétences en R grâce à une boîte à outils et vous réaliserez des projets d'apprentissage supervisé et non supervisé.

Vous apprendrez à traiter les données pour créer des modèles, à former et à visualiser ces modèles, et à tester leurs performances. En outre, vous apprendrez à ajuster leurs paramètres pour optimiser leurs performances.

Vous aborderez également les statistiques bayésiennes, Spark et le traitement du langage naturel (NLP). Vous apprendrez les bases de l'apprentissage automatique pour la classification et la prédiction d'événements futurs grâce à des modèles de régression linéaire, aléatoire, forestière, xgboost et additive.

Vous étudierez également la dimensionnalité, le clustering, le ML dans Tidyverse, la régression logistique, l'analyse de cluster, le ML avec le package caret, les modèles basés sur des arbres, les machines à vecteurs de support, la modélisation de sujets, le réglage des hyper-paramètres, etc.

Analyse de données avec R

Edureka propose le programme de formation Analyse de données avec R, pour vous aider à acquérir une expertise dans la manipulation de données, la visualisation, l'analyse exploratoire des données, l'exploration, l'analyse des sentiments et la régression.

Cette formation vous permettra également d'apprendre à utiliser R Studio et d'appliquer vos connaissances à des études de cas sur les médias sociaux et la vente au détail. Le cours est conçu pour vous apporter les compétences nécessaires pour devenir un professionnel de l'analyse de données. Il couvre les concepts de base de R jusqu'aux sujets avancés tels que l'ensemble d'arbres de décision ou le filtrage collaboratif.

Les modules vous guideront à travers des concepts clés tels que l'informatique décisionnelle, les données et l'information, l'analyse commerciale, etc. Vous apprendrez les méthodes d'importation de données, l'analyse exploratoire des données, le clustering, la régression linéaire et logistique, les techniques de ML supervisées, l'ANOVA, les packages R, la création de graphiques et le travail de projet.

Pour suivre ce cours, des connaissances de base en statistiques sont nécessaires. Il comprend 30 heures de cours en ligne, avec des exercices pratiques après chaque cours, un accès illimité au contenu (présentations, enregistrements, guides d'installation et quiz) et un certificat à la fin de la formation.

Youtube

Vous pouvez apprendre R sur Youtube avec Barton Poulson, qui enseigne les bases du langage R et du calcul statistique.

Le tutoriel aborde des sujets tels que l'installation de R, les éléments de R Studio, la fonction de tracé, les packages, les histogrammes, les graphiques à barres, les nuages ​​de points, la fonction de résumé, les tracés superposés et la fonction de description.

Il enseigne également comment sélectionner des cas, des facteurs, le format des données, comment saisir des données, importer des données, et introduit les concepts de clustering hiérarchique, de régression et de composantes principales.

Codecademy

Codecademy vous présente les concepts fondamentaux du langage de programmation R. Il n'y a pas de prérequis spécifiques pour suivre ce cours ni de connaissances en codage nécessaires.

Vous apprendrez à organiser, modifier et nettoyer des ensembles de données. Vous apprendrez également à créer des visualisations de données et à interpréter les informations. De plus, vous vous familiariserez avec les tests d'hypothèses et les statistiques pour exceller dans le domaine de l'analyse de données.

Le programme du cours comprend également les principes fondamentaux des agrégats et des tables de jointure avec dplyr, le calcul du mode, de la moyenne et de la médiane, ainsi que les statistiques telles que les quartiles, l'intervalle interquartile et les quantiles.

Vous pourrez également tester vos connaissances grâce à des quiz pour affiner votre syntaxe et votre mémoire. Il faut environ 20 heures pour terminer le cours et obtenir un certificat avec le plan Pro.

Datamentor

Datamentor propose un cours comprenant un accès illimité à plus de 45 vidéos, des exercices interactifs, un livre électronique "R Essentials" et un projet.

Ce cours vous initie aux principes fondamentaux de la science des données, à ses processus et aux différentes étapes à suivre pour réaliser une tâche, telles que l'obtention de données, l'exploration, la modélisation et la communication des résultats.

Conclusion

Avec les nombreuses ressources disponibles, l'apprentissage du langage de programmation R n'est plus un obstacle. Il suffit d'avoir une passion pour l'apprentissage et un fort désir de se lancer dans le domaine de la science des données.

Alors, êtes-vous un futur professionnel de la science des données ? 💡

Apprenez R grâce aux cours exceptionnels présentés ci-dessus.