Formation : R

R en 3 points

1. Quels sont les avantages de R ?

R offre un certain nombre d'avantages, notamment :

• Liberté : R est un langage de programmation open source, ce qui signifie qu'il est gratuit et accessible à tous.
• Flexibilité : R peut être utilisé pour une variété de tâches, ce qui le rend adaptable aux besoins des utilisateurs.
• Puissance : R est un langage de programmation puissant qui peut être utilisé pour des tâches complexes.
• Communauté : R a une grande communauté active, ce qui signifie qu'il existe de nombreuses ressources disponibles pour les utilisateurs.

2. Quels sont les emplois qui utilisent R ?

R est un langage de programmation populaire, et il est utilisé dans une variété d'industries. Voici quelques-uns des emplois qui utilisent R :

• Statisticien
• Data scientists
• Économiste
• Chercheur
• Développeur d'applications

3. Quels sont les frameworks R les plus populaires ?

Il existe de nombreux frameworks R populaires, chacun avec ses propres forces et faiblesses. Voici quelques-uns des frameworks R les plus populaires :

• ggplot2 est un framework de visualisation des données.
• dplyr est un framework de manipulation des données.
• tidyr est un framework de nettoyage des données.
• purrr est un framework de programmation fonctionnelle.

Le framework R le plus adapté pour vous dépend de vos besoins et de vos préférences. Si vous débutez avec R, il est recommandé de commencer par ggplot2.

Quelle est la différence entre R et Python ?

R et Python sont tous deux des langages de programmation populaires qui sont utilisés pour l'analyse de données, la visualisation des données, le machine learning et l'intelligence artificielle. Cependant, il existe quelques différences importantes entre les deux langages.

R est un langage de programmation statistique, tandis que Python est un langage de programmation général. Cela signifie que R est mieux adapté pour les tâches qui nécessitent des compétences en statistique, telles que l'analyse de régression, l'analyse de variance et la modélisation.

Python est compilé en un code machine qui peut ensuite être exécuté rapidement, tandis que R est un langage de programmation interprété ce qui signifie qu'il est exécuté ligne par ligne.

Enfin, R a une syntaxe plus naturelle pour la statistique, tandis que Python a une syntaxe plus générale. Cela signifie que R peut être plus facile à apprendre pour les statisticiens, tandis que Python peut être plus facile à apprendre pour les développeurs.