Qu’est-ce que le langage de programmation R ? Introduction et bases de R

Qu’est-ce que le logiciel R ?

R R est un langage de programmation et un logiciel libre développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman à l'Université d'Auckland en 1993. R possède un vaste catalogue de méthodes statistiques et graphiques. Il inclut notamment des algorithmes d'apprentissage automatique, la régression linéaire, les séries temporelles et l'inférence statistique. La plupart des bibliothèques R sont écrites en R, mais pour les calculs complexes, le C est utilisé. C++ et FortraLe code n est préféré.

R n'est pas seulement un langage de programmation auquel font confiance les universitaires ; de nombreuses grandes entreprises l'utilisent également, notamment Uber. GoogleAirbnb et Facebook, entre autres, utilisent ce langage. Son développement est désormais géré par l'équipe R Core, et le langage est toujours en phase de publication active — la version R 4.6.1 est sortie en juin 2026.

L'analyse des données avec R suit une série d'étapes : programmation, transformation, découverte, modélisation et communication des résultats.

• Programme: R est un outil de programmation clair et accessible
• TransformezR est composé d'une collection de packages conçus spécifiquement pour la science des données.
• DécouvrirExaminez les données, affinez votre hypothèse et analysez-la.
• Modèle: R fournit un large éventail d'outils pour capturer le bon modèle pour vos données
• CommuniquezIntégrez du code, des graphiques et des résultats dans un rapport avec R Markdown, ou créez des applications Shiny à partager avec le monde entier.

A quoi sert R ?

Ces cinq étapes se traduisent par trois domaines de travail où R est le choix par défaut :

• Inférence statistique — tests d'hypothèses, intervalles de confiance et modèles de régression
• Analyse de données — importation, nettoyage, rééquilibrageping et des tableaux récapitulatifs
• Apprentissage automatique — classification, regroupement et prévision via caret, tidymodels et XGBoost

R par industrie

Si l'on analyse l'utilisation de R par secteur d'activité, on constate que le monde universitaire arrive en tête. R est un langage conçu pour les statistiques et il est privilégié dans le secteur de la santé, suivi par les administrations publiques et le conseil. Le graphique ci-dessous illustre cette répartition.

Packages R et CRAN

Les principales utilisations de R sont, et resteront toujours, les statistiques, la visualisation et l'apprentissage automatique. L'image ci-dessous montre les packages R disponibles.tracJ'ai posé la plupart des questions sur Stack Overflow. Parmi les 10 questions les plus fréquentes, la plupart concernent le flux de travail d'un data scientist : la préparation des données et la communication des résultats.

Presque tous les packages R sont stockés dans le CRAN, le Comprehensive R Package (CRAN). Archive Network, qui est un logiciel libre et gratuit, recense aujourd'hui plus de 20 000 packages contribués. Vous pouvez les télécharger et les utiliser pour réaliser des tâches. Machine Learning ou l'analyse de séries temporelles. La liste CRAN ci-dessous répertorie tous ces packages, qui y sont publiés et vérifiés.

Son installation ne nécessite qu'un seul appel. install.packages("dplyr") — la raison pour laquelle déplyr et la suite tidyverse est devenue la boîte à outils standard.

Communiquer avec R

Les packages permettent d'effectuer l'analyse ; la dernière étape consiste à la partager. R offre plusieurs façons de présenter et de partager un travail, que ce soit via un document Markdown ou une application Shiny. Tout peut être hébergé sur RPubs, GitHub ou le site web de l'entreprise.

Vous trouverez ci-dessous un exemple de présentation hébergée sur RPubs.

RStudio accepte R Markdown (et, depuis 2022, Quarto) pour la rédaction de documents. Comme le montre le menu d'exportation ci-dessous, vous pouvez générer les documents dans différents formats :

• Document:
  • HTML
  • PDF/LaTeX
  • Word
• Présentation:
  • HTML
  • Vidéoprojecteur PDF

RStudio propose également un excellent outil pour créer facilement une application. Vous trouverez ci-dessous un exemple d'application développée à partir de données de la Banque mondiale.

Pourquoi utiliser R ?

Savoir ce que fait R est une chose ; y consacrer du temps en est une autre. La science des données est…ping La manière dont les entreprises gèrent leurs activités, et le fait de se tenir à l'écart de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, peut mener à l'échec. La question cruciale est de savoir quel outil ou langage utiliser.

De nombreux outils permettent d'analyser des données, et l'apprentissage d'un nouveau langage exige du temps. Le graphique ci-dessous illustre la courbe d'apprentissage en fonction des fonctionnalités métier offertes par un langage. La relation négative indique qu'il n'y a pas de solution miracle : obtenir des informations pertinentes à partir des données demande du temps pour maîtriser l'outil approprié.

En haut à gauche du graphique, vous pouvez voir Excel et Power BI. Ces deux outils sont simples à apprendre, mais n'offrent pas de fonctionnalités exceptionnelles pour les entreprises, notamment en matière de modélisation. Au centre, vous pouvez voir Python et SASSAS est un outil dédié à l'exécution d'analyses statistiques en entreprise, mais il n'est pas gratuit ; c'est un logiciel de type « cliquer et exécuter ». Python Son apprentissage est aisé et il constitue un outil fantastique pour le déploiement du Machine Learning et de l'IA, mais ses fonctionnalités de reporting sont plus limitées. Avec une courbe d'apprentissage comparable, R offre un bon compromis entre implémentation et analyse des données.

Vous avez probablement déjà entendu parler de Tableau pour la visualisation des données. Tableau permet de découvrir des tendances grâce aux graphiques et aux diagrammes, et son apprentissage est rapide. Cependant, un outil axé avant tout sur la visualisation peut vous laisser avec une multitude de graphiques sans pour autant révéler de tendances. Tableau convient à la visualisation rapide ou à la veille stratégique ; pour les statistiques et la prise de décision, R est plus approprié.

Stack Overflow est une vaste communauté dédiée aux langages de programmation, et elle est là pour vous aider lorsque vous rencontrez un problème de codage ou que vous avez besoin de comprendre un modèle. Au fil des ans, le pourcentage de vues des questions a fortement augmenté pour R par rapport aux autres langages, comme le montre la courbe de tendance ci-dessous. tracCela reflète l'essor de la science des données, mais aussi la demande pour le langage R.

En science des données, deux outils sont en concurrence : R et Python ce sont les langages de programmation qui définissent le domaine.

Faut-il choisir R ?

Un data scientist peut utiliser deux excellents outils : R et PythonVous n'aurez peut-être pas le temps d'apprendre les deux, surtout au début. Apprentissage de la modélisation statistique et des algorithmes Cela compte bien plus que l'apprentissage d'un langage de programmation. langage de programmation est un outil permettant de calculer et de communiquer vos découvertes. La tâche la plus importante en science des données est la manière dont vous traitez les données : les importer, les nettoyer, les préparer, concevoir des caractéristiques et les sélectionner. Cela devrait être votre priorité. Apprendre R et Python Se lancer directement dans l'apprentissage des statistiques sans une solide formation est rarement couronné de succès. Les data scientists ne sont pas avant tout des programmeurs ; leur rôle est de comprendre les données, de les manipuler et de déterminer la meilleure approche.

Le principal public cible de la science des données est le professionnel, la communication est donc essentielle : rapport, application web, tableau de bord. Il vous faut un outil capable de tout faire, et c’est là qu’intervient R et ses fonctionnalités avancées. pile de rapports tenir bon.

Est-ce que R est difficile ?

Il y a quelques années, R était un langage difficile à maîtriser : complexe et moins structuré que d’autres outils de programmation. Pour y remédier, Hadley Wickham a développé un ensemble de packages appelé tidyverse. La donne a changé : la manipulation des données est devenue intuitive et la création de graphiques, abolie.

Les meilleurs algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être implémentés avec R. Des packages tels que Keras et TensorFlow permettent de construire des modèles haut de gamme, et R dispose également d'un package pour XGBoost, l'un des meilleurs algorithmes pour les compétitions Kaggle.

R peut communiquer avec d'autres langages : il est possible d'appeler Python, Java et C++ à partir de R. Les données massives sont également accessibles, car R se connecte à des plateformes telles que Spark ou Hadoop.

Enfin, R a évolué pour paralléliser les opérations et accélérer les calculs. Autrefois critiqué pour n'utiliser qu'un seul cœur de processeur à la fois, R utilise désormais le package parallel pour exécuter les tâches sur différents cœurs de la machine.

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