R : le langage statistique incontournable pour la data et l’IA

Résumé en 5 points

1. R est un langage open-source spécialisé en statistiques, visualisation et modélisation.
2. Il est particulièrement apprécié dans la recherche, l’analyse exploratoire et les projets scientifiques.
3. Grâce à ses nombreux packages (ggplot2, dplyr, tidyr…), il permet de construire des graphiques, des modèles prédictifs et des workflows analytiques efficaces.
4. R s’intègre dans les pipelines de machine learning et peut être utilisé conjointement avec Python ou d’autres outils.
5. Maîtriser R est un atout pour les métiers de la data, et c’est une compétence valorisée dans les formations Nexa.

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R est un langage et un environnement de programmation pour le calcul statistique, l’analyse, le traitement et la manipulation de données et de graphiques. Il est utilisé par une communauté croissante de statisticiens et de data miner pour développer des programmes robustes.

Contrairement à d’autres logiciels statistiques tels que SAS (qui tendent à être utilisés à grande échelle), le développement de R a été mené par des universitaires qui souhaitent un outil efficace pour les projets à petite échelle tels que les cours de statistiques et les projets de recherche. Cela signifie qu’il existe de nombreuses fonctionnalités utiles, comme les capacités de traçage interactif, qui facilitent l’exploration visuelle rapide de vos données avant de procéder à des analyses statistiques plus complexes.

Définition du langage de programmation R

Le langage R est un langage de programmation de haut niveau, ce qui signifie qu’il peut être utilisé pour des tâches dont l’accomplissement nécessite peu de code. C’est également un langage open-source et il est utilisé par de nombreuses personnes dans le monde pour enseigner la science des données dans les universités.

Le langage de programmation R a été créé par Ross Ihaka et Robert Gentleman à l’université d’Auckland en Nouvelle-Zélande. Ils voulaient créer un outil qui aiderait leurs étudiants à analyser des données à l’aide de méthodes statistiques comme la régression linéaire ou la régression logistique. Ils se sont inspirés de trois autres langages de programmation : SAS, S et Splus (tous désormais appelés SAS), qui étaient principalement utilisés par les statisticiens des universités et des entreprises du monde entier ; Matlab, qui a été développé à l’origine à l’université de Stanford mais qui est devenu commercial depuis ; et Lisp (notamment par le MIT).

R est un langage open-source. Cela signifie que tout le monde peut l’utiliser gratuitement et le modifier comme bon lui semble. Le langage de programmation R a été utilisé par de nombreuses personnes à travers le monde pour enseigner la science des données dans les universités.

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A quoi sert le langage R ?

R est un langage de programmation utilisé pour l’analyse statistique, la visualisation de données et la modélisation prédictive. Il a été développé par Ross Ihaka et Robert Gentleman à l’université d’Auckland, en Nouvelle-Zélande, en 1993. R dispose d’un large éventail de paquets qui lui permettent d’être utilisé pour de nombreuses tâches de science des données différentes.

Vous pouvez utiliser R pour :

• Analyser des ensembles de données avec des fonctions statistiques telles que la régression ou la corrélation.
• Créer des visualisations à partir de vos ensembles de données en utilisant le paquet ggplot2
• Exécuter des modèles prédictifs sur vos ensembles de data en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique.

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Comment fonctionne le langage R ?

R est un langage de programmation pour l’analyse statistique. Il est utilisé par les statisticiens et les data miner pour analyser des données, créer des graphiques et des diagrammes, modéliser des ensembles de données, effectuer des simulations et faire des prédictions.

Pour commencer à utiliser R, vous devez l’installer sur votre ordinateur. Il peut être téléchargé gratuitement depuis le Comprehensive R Archive Network (CRAN). Une fois installé, vous pouvez utiliser R dans n’importe quel éditeur de texte ou IDE (environnement de développement intégré) qui le prend en charge.

L’analyse statistique et le traitement et l’exploration de données sont deux des utilisations les plus courantes de R. Il peut également être utilisé pour créer des graphiques et des diagrammes, modéliser des ensembles de données, effectuer des simulations et faire des prédictions.

R est un langage gratuit et open source pour le calcul statistique et les graphiques. Il est couramment utilisé pour l’analyse et la visualisation des données. R peut être utilisé pour effectuer des calculs statistiques tels que la régression linéaire, l’analyse en grappes et l’analyse de séries chronologiques. Le projet R est développé par la R Development Core Team, avec la contribution de nombreux volontaires.

Comment apprendre à coder en R ?

La meilleure façon d’apprendre R est de suivre un cours, mais il existe de nombreuses autres options.

Comme mentionné ci-dessus, les tutoriels gratuits en ligne sont très utiles pour apprendre les bases et développer ensuite ces connaissances. Vous pouvez aussi compléter votre apprentissage via des MOOC. Il en existe de différents niveaux. Il s’agit de cours en ligne proposés par des universités, et ils sont souvent entièrement gratuits. Il se peut que vous deviez effectuer des travaux et passer des tests pour obtenir un certificat d’achèvement. Ces cours peuvent être très utiles si vous souhaitez apprendre le R dans un environnement plus structuré.

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Comment le langage de programmation R s’applique au machine learning ?

R est un langage de programmation qui peut être utilisé pour créer des modèles d’apprentissage automatique.

Les langages de programmation permettent aux ordinateurs de comprendre et d’exécuter les commandes données par les humains, et R ne fait pas exception. R dispose d’un vaste ensemble de fonctions qui aident les utilisateurs à analyser les données, à les modaliser et à mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique. Ces fonctions permettent aux programmeurs de créer très facilement des applications sans avoir à apprendre de nouveaux langages ou cadres de travail.

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Quels sont les autres langages de programmation pour l’IA ?

Le langage de programmation R peut être utilisé pour une très grande variété de tâches. Il est idéal pour l’apprentissage automatique et la science des données, mais il présente également certaines limites. Il existe d’autres langages qui sont plus adaptés au développement de l’IA, car ils possèdent des fonctionnalités spécifiques ou fonctionnent mieux avec un type d’application particulier.

Voici un aperçu de certains langages populaires utilisés dans le domaine de l’IA :

• Python est l’un des langages de programmation à usage général les plus populaires utilisés aujourd’hui. Il est facile à apprendre et existe depuis 1989. Il y a donc de nombreuses ressources disponibles en ligne à des fins de référence et d’apprentissage (y compris ce guide !). Le grand avantage de Python est sa flexibilité : il peut être utilisé pour tout, des simples scripts aux applications complexes d’apprentissage automatique comme TensorFlow ou PyTorch.

Python bénéficie également d’une excellente prise en charge par les principaux fournisseurs de cloud computing, comme Amazon Web Services (AWS) et Google Cloud Platform (GCP). Il est donc facile de déployer vos propres serveurs personnalisés sur ces plateformes si vous le souhaitez !

En outre, Python possède des liaisons qui permettent d’accéder directement à de nombreuses bibliothèques écrites en code C/C++ comme NumPy ou scikit-learn, ce qui signifie qu’il est possible d’écrire des programmes très rapides en utilisant uniquement ces bibliothèques standard.

En conclusion, le langage de programmation R est l’un des outils les plus populaires pour l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (learning machine). Il peut être utilisé dans un large éventail d’applications, allant de l’analyse de données à la modélisation prédictive. La simplicité de sa syntaxe en fait un choix idéal pour les débutants qui souhaitent s’initier au codage mais ne savent pas par où commencer !

FAQ – Langage R et formations IA & Data

Pourquoi apprendre le langage R ?
R est un outil incontournable pour l’analyse statistique, la visualisation et la modélisation. Sa maîtrise ouvre les portes des métiers de la data science et de l’intelligence artificielle.

Quelle différence entre R et Python ?
R est plus orienté statistique et visualisation, tandis que Python est plus généraliste et utilisé pour le développement d’applications IA. Les deux sont complémentaires.

Peut-on apprendre R sans expérience en code ?
Oui, R est accessible aux débutants. Il est enseigné pas à pas dans la filière IA & Data de Nexa, avec des projets pratiques et un accompagnement individualisé.

Quels sont les débouchés après une formation IA & Data ?
Data analyst, data scientist, machine learning engineer, consultant IA… Les opportunités sont nombreuses et en forte croissance.

Pourquoi choisir Nexa pour se former à la data ?
Parce que Nexa combine excellence technique, pédagogie active et réseau d’entreprises partenaires. Nos étudiants apprennent sur des projets concrets et développent des compétences directement valorisables sur le marché.

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