Data Science avec R
1
Introduction
1.1
Un autre livre sur la
data science
! Vraiment?
1.2
La
data science
1.3
Le
data scientist
1.4
R
1.4.1
Qu’est-ce que c’est que R?
1.4.2
Pourquoi R?
1.4.3
R dans l’écosystème des langages
1.5
RStudio
1.5.1
Qu’est-ce que c’est que RStudio
2
Objets dans R
2.1
Introduction
2.2
La notion d’objet dans R
2.2.1
Qu’est-ce qu’un objet?
2.2.2
Oranges et bananes
2.2.3
Ce qui se ressemblent s’assemblent
2.2.4
Quelques objets dans R
2.2.5
La notion de classe et de type
2.2.6
Vers d’autres types d’objets
2.3
Vecteurs
2.3.1
Qu’est-ce qu’un vecteur?
2.3.2
Créons-en, des vecteurs!
2.3.3
Vrai pour un, vrai pour plusieurs
2.3.4
Nommer les éléments d’un vecteur
2.3.5
Opérations sur vecteurs
2.4
Matrices
2.4.1
La matrice, un ensemble de vecteurs
2.4.2
La matrice, un objet bidimensionnel
2.4.3
Opérations sur matrices
2.5
Data frames
2.5.1
Le
data frame
, au-délà de la matrice
2.5.2
Opérations sur
data frame
2.5.3
Le meilleur reste à venir
2.6
Listes
2.6.1
Oublier l’ordre et la structure
2.6.2
Un contenant de contenants
2.7
Conclusion
2.7.1
Et ce n’est que le début
3
S’exprimer dans R
3.1
Introduction
3.1.1
Objectif
3.1.2
Outils
3.1.3
Données
3.2
Les déclarations
3.2.1
Formulations simples
3.2.2
Critères additifs:
et
=
&
3.2.3
Critères alternatifs:
ou
=
|
3.2.4
Critères opposés:
contraire
=
!
3.2.5
Conditionalités
3.3
Les boucles
3.3.1
La solution aux tâches répétititives
3.3.2
La fonction
for
3.3.3
Application sur vecteurs
3.3.4
Application sur matrices
3.3.5
Application sur
data frame
3.3.6
Application sur listes
3.3.7
Arrêtons-nous un instant!
3.3.8
Paradigme
split-apply-combine
: illustration avec
lapply
3.4
Les fonctions
3.4.1
L’épine dorsale de R
3.4.2
Retour sur quelques fonctions
3.4.3
Pourquoi faire une fonction?
3.4.4
Les basiques de la fonction
3.4.5
Fonctions et boucles
4
Importer des données dans R
4.1
Introduction
4.1.1
Objectif de ce cours
4.1.2
Que nous faut-il?
4.1.3
Données
4.2
Fichiers plats: cas du format
CSV
4.2.1
Aperçu
4.2.2
Importation avec
R-base
:
read.csv
4.2.3
Importation avec
R-base
:
read.csv2
4.2.4
Importation avec
readr
4.3
Excel:
xls
,
xlsx
4.3.1
Aperçu
4.3.2
Importation avec
xlsx
:
read.xlsx
4.3.3
Importation avec
readxl
:
read_excel
4.4
Formats issues d’autres logiciels statistiques:
Stata
et
SPSS
4.4.1
Aperçu
4.5
Importation avec
foreign
4.6
Base de données relationnelles
4.6.1
Aperçu
4.6.2
Importation avec
RODBC
4.6.3
Importation avec
odbc
4.7
Depuis Internet
4.7.1
Aperçu
4.7.2
Chargement de fichier CSV
References
Publié avec bookdown
Data Science avec R
References