Nous venons de mettre en ligne une nouvelle formation qui fera plaisir à de nombreux SEO et débutants dans le domaine du traitement des données.

C’est mon collègue David Looses, référenceur Sénior chez ASEOX, qui a pris en charge la rédaction de cette formation R étant donné qu’il est spécialiste du langage R depuis quelques années désormais.

Il nous a concocté une petite vingtaine du tutoriels afin de pouvoir proposer aujourd’hui ce cours R totalement gratuit. Il est accessible aux grands débutants puisque David débute cette formation par des explications sur les logiciels à installer.

Tutoriels R

Voici la liste complète des tutoriels R inclus dans ce cours en ligne :

• Installation de R et RStudio
• Comment installer une librairie R ?
• Comment installer automatiquement un package R non installé ?
• Quels sont les opérateurs en R ?
• Créer des conditions en R : if / else
• Comment créer une boucle en R
• Appeler une librairie en R
• Créer une fonction en R
• Comment fusionner deux datasets en R ?
• Importer un fichier .csv en R
• Importer un fichier excel / .xlsx en R
• Écrire un fichier .csv en R
• Écrire un fichier excel / xlsx avec R
• Connaître le type et les caractéristiques d’un objet en R
• Lister et supprimer les objets en R
• Formats de données en R
• Gestion de dates en R
• Effectuer un tirage aléatoire en R

Après avoir suivi ces cours sur le langage R vous serez capable de manipuler facilement des données de taille importante raidement et facilement.

Ma spécialité étant PHP, j’ai apprécié R pour sa simplicité afin de manipuler et traiter des données vraiment très simplement. Cela permet de gagner pas mal de temps pour manipule des CSV, XLS, bases de données…

Les bases sont accessibles même si vous n’avez pas déjà fait de programmation. Si vous avez déjà développé, on retrouve les grands principes de l’algorithmie propres à tous les langages ce qui rendra votre apprentissage encore plus rapide.

J’espère que cette formation R vous plaira et vous donnera envie d’aller toujours plus loin dans le traitement des données et pourquoi pas dans la data science par la suite, un sujet décidément très à la mode.