6 excellents packages R que chaque débutant devrait connaître

Vous commencez à vous initier à la science des données ? Le langage R est votre compagnon, offrant une pléthore de fonctionnalités pour le calcul statistique, l'analyse de données et la visualisation. Plongez dans notre tutoriel accessible aux débutants sur R et découvrez six packages clés qui amélioreront votre parcours en science des données.

Pourquoi choisir R pour la science des données ?

R s'est imposé comme un choix de premier plan pour les scientifiques des données. Non seulement il est open-source, mais il offre également un environnement complet pour l'analyse des données et les graphiques.

Comment configurer R pour une efficacité maximale

Avant de plonger dans les subtilités de R, il est essentiel d'avoir la bonne configuration :

1. Installation de R

Rendez-vous sur CRAN (Comprehensive R Archive Network) (opens in a new tab) et assurez-vous de travailler avec la dernière version de R.

2. RStudio : Votre environnement de développement convivial

RStudio n'est pas seulement un environnement de développement intégré, c'est aussi une passerelle vers une programmation R efficace. Obtenez la version gratuite pour ordinateur de bureau sur le site officiel de RStudio (opens in a new tab).

Le socle : Les bases de la programmation R

Pour maîtriser les capacités de R, il est important de comprendre les aspects fondamentaux :

Attribution des variables : Avec <-, la déclaration des variables devient intuitive.
```
x <- 5
```
Appels de fonctions : Appelez une fonction par son nom suivi de ().
```
print(x)
```
Appréhender les structures de données : Connaissez vos vecteurs, matrices, data frames et listes. Ce sont l'ossature de la manipulation des données en R.

Les 6 meilleurs packages R que chaque scientifique des données devrait connaître

Pour décupler vos capacités en R, adoptez ces packages :

1. dplyr : Maîtriser la manipulation des données

Du filtrage des lignes de données à la modification des variables, dplyr est votre boîte à outils. Familiarisez-vous avec des fonctions telles que filter(), select() et mutate().

install.packages("dplyr")
library(dplyr)

2. ggplot2 : Élevez votre jeu en matière de visualisation des données

Avec ggplot2, vos données ne se contentent pas de parler, elles chantent ! Comprenez la fonction aes() et apprenez à superposer vos graphiques pour des visualisations plus riches.

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

3. GWalkR (opens in a new tab) : Transformez vos données en une application de visualisation interactive

GWalkR (opens in a new tab) est un outil interactif d'analyse exploratoire des données (EDA) en R créé par Kanaries (opens in a new tab). Il intègre les htmlwidgets avec Graphic Walker. Il peut simplifier votre flux de travail d'analyse et de visualisation des données en R, en transformant votre data frame en une interface utilisateur de style Tableau pour l'exploration visuelle.

install.packages("GWalkR")
library(GWalkR)

4. tidyr (opens in a new tab) : L'art du nettoyage des données

tidyr garantit que vos données sont bien organisées et accessibles. Explorez les fonctions telles que spread(), gather() et plus encore pour structurer parfaitement vos données.

install.packages("tidyr")
library(tidyr)

5. readr : Simplifiez l'entrée et la sortie de données

Que vous lisiez un fichier CSV ou que vous exportiez des données, readr simplifie tout. Plongez dans les fonctions telles que read_csv() et write_csv().

install.packages("readr")
library(readr)

6. caret : Simplifiez l'apprentissage automatique

Pour l'entraînement de modèles et l'apprentissage automatique en R, caret est indispensable. Entraînez des modèles, faites des prédictions et évaluez les performances de manière transparente.

install.packages("caret")
library(caret)

En conclusion : La Révolution R en science des données

Se lancer dans le parcours R ouvre un monde de possibilités en science des données. Bien que les packages mentionnés soient fondamentaux, l'écosystème R offre bien plus encore, chacun avec des capacités uniques. Souvenez-vous qu'en science des données, comprendre vos données est primordial. Au fur et à mesure de votre avancée en R, alignez toujours vos outils et méthodes avec la voix des données.

Lancez-vous dès aujourd'hui dans votre parcours R. Le monde des données vous attend !