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
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Introduction à la programmation R pour la science des données
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Yan Luo
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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
7 vidéos1 lecture1 quiz1 devoir2 éléments d'application
Le langage R prend en charge de nombreux types de structures de données que vous pouvez utiliser pour organiser et stocker des valeurs dans votre code, notamment les vecteurs, les facteurs, les listes, les tableaux, les matrices et les cadres de données. Chaque type de structure de données a un objectif spécifique et peut contenir des types de données spécifiques. Il est donc important de comprendre les différences entre eux afin de faire le bon choix en fonction de votre scénario. Dans ce module, vous découvrirez les types de données que vous pouvez stocker dans chaque structure de données et comment ajouter, supprimer ou manipuler leur contenu.
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Comme la plupart des langages de programmation, R prend en charge des fonctions de codage que vous pouvez utiliser pour contrôler le flux d'exécution du programme, définir des fonctions capables d'effectuer des tâches spécifiques, travailler avec des types de données courants, comme les chaînes et les dates, et rendre votre code plus robuste en interceptant les erreurs probables et en les traitant avant qu'elles n'interrompent l'exécution de votre code. Dans ce module, vous apprendrez à mettre en œuvre ces tâches de programmation fondamentales dans R.
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Les données sont partout ! Les données que vous devez analyser peuvent provenir d'une base de données traditionnelle, mais aussi d'une variété de sources et de systèmes différents, et elles peuvent vous parvenir dans un ou plusieurs formats. Par exemple, vos données peuvent se trouver dans des fichiers texte, Excel, .JSON ou .XML. Il se peut aussi qu'elles ne soient pas du tout stockées dans un fichier, mais qu'elles se trouvent sur les pages d'un site web. Comment allez-vous prendre tous ces formats de fichiers différents et les charger dans votre environnement de travail R ? Ce module vous fournit les outils dont vous avez besoin pour lire des données à partir de certains formats et sources de fichiers courants dans des objets de données que vous pouvez ensuite utiliser et combiner avec d'autres objets de données dans votre analyse de données.
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