En travaillant dans le domaine de la science des données, vous vous familiariserez certainement avec le langage R et le rôle qu'il joue dans l'analyse des données. Ce cours vous présente les bases du langage R telles que les types de données, les techniques de manipulation et la manière de mettre en œuvre les tâches de programmation fondamentales.
Introduction à la programmation R pour la science des données
Introduction à la programmation R pour la science des données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Yan Luo
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(524 avis)
niveau Débutant
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94%
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Ce que vous apprendrez
Manipuler les types de données primitives dans le langage de programmation R en utilisant RStudio ou Jupyter Notebooks.
Contrôler le déroulement du programme à l'aide de conditions et de boucles, écrire des fonctions, effectuer des opérations sur les chaînes de caractères, écrire des expressions régulières, gérer les erreurs.
Construire et manipuler des structures de données R, y compris des vecteurs, des facteurs, des listes et des cadres de données.
Lisez, écrivez et enregistrez des fichiers de données et exploitez des pages web à l'aide de R.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : La programmation en R
Détails à connaître
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Évaluations
1 quiz, 8 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
Quel que soit le langage de programmation que vous utilisez, tous ont des points communs. Par exemple, vous devrez probablement effectuer des opérations de base sur différents types de données, comme appliquer des équations mathématiques à des données numériques. Vous aurez également besoin d'un environnement pour écrire votre code, et la plupart des environnements de développement intégrés (ou IDE) modernes offrent des fonctionnalités qui facilitent l'écriture du code, comme la vérification de la syntaxe, le codage couleur et l'aide intégrée. Ce module vous présente le langage R, ses types de données courants et les techniques permettant de les manipuler. Vous découvrirez également le rôle de l'interpréteur R et la manière dont il transforme le code en objets exécutables. Enfin, vous découvrirez deux des IDE les plus courants pour le développement R : RStudio et Jupyter Notebook.
Inclus
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Révisé le 5 oct. 2023
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Révisé le 7 mars 2022
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