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Ce livre de la collection vBook se compose d'un livre de référence sur le langage R pour lever la complexité apparente de ce puissant langage et permettre une prise en main aisée des statistiques de premier cycle et d'un approfondissement sous forme de vidéo pour apprendre à récupérer des données issues de diverses sources avec ce langage dédié à la Data Science. R est un langage statistique très riche en fonctionnalités de traitement des données.
Il permet l'extraction de données de sources variées, leur traitement et leur organisation. Plus encore, la multiplicité des systèmes de visualisation graphique et les nombreuses fonctions de modélisation statistique font de ce langage un outil statistique redoutable. Avec ce livre, les auteurs proposent une présentation de R ayant pour objectif de lever la complexité apparente de ce puissant langage et de permettre une prise en main aisée des statistiques de premier cycle.
Dans la première partie du livre, le lecteur découvre de manière détaillée les fondamentaux du langage R : les variables et la syntaxe des opérations de base, les structures de données, les outils du langage pour programmer notamment les structures de contrôles, les fonctions et même la conception de packages. Dans la seconde partie, les auteurs traitent des problématiques métiers liées aux outils d'importation et d'exportation de données, d'analyse basique et de visualisation des données, aux outils de simulation et d'inférences statistiques et aux modèles statistiques classiques (ANOVA, régression linéaire, etc.).
Chaque concept abordé est accompagné d'exemples pratiques commentés pour guider le lecteur dans son apprentissage du langage pour le traitement des statistiques de base. Des éléments complémentaires sont disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr. La vidéo de formation s'adresse à toute personne souhaitant récupérer des données issues de diverses sources avec le langage R, langage open source dédié à la Data Science.
Après quelques rappels sur R et son environnement R Studio, vous découvrirez, à travers différents exemples de jeux de données, qu'il est très facile d'y accéder et ce quel que soit le format initial (CSV, Excel, base de données relationnelle SQL, API et base de données NoSQL MongoDB). Pour chaque jeu de données, vous verrez ainsi comment les importer dans R et comment réaliser un exemple de visualisation graphique (nuage de points, graphique en bâtons, nuage de mots ou encore graphiques dynamiques pour le web).