R expert — Programmation
- Acquérir des notions avancées de programmation avec R.
Parmi nos formations au langage R, cette formation est le niveau 3. Elle requiert une bonne maîtrise et une utilisation régulière de R (contenu des formations niveau 1 - R initiation et niveau 2 - R intermédiaire).
Parmi nos formations au langage R, cette formation est le niveau 3. Elle requiert une bonne maîtrise et une utilisation régulière de R (contenu des formations niveau 1 - R initiation et niveau 2 - R intermédiaire).
Toute personne souhaitant développer une utilisation avancée de R : statisticiens, data analysts, data scientists…
Toute personne souhaitant développer une utilisation avancée de R : statisticiens, data analysts, data scientists…
Rappel des structures des objets et fonctionnement interne
Programmation de base
Programmation objets S3
Comparaison de performances entre structure vectorielle et boucles
Amélioration du code (Rcpp, parallélisation)
Création d’un package avec plusieurs objectifs (gestion de projet, diffusion d’outils…)
Rappel des structures des objets et fonctionnement interne
Programmation de base
Programmation objets S3
Comparaison de performances entre structure vectorielle et boucles
Amélioration du code (Rcpp, parallélisation)
Création d’un package avec plusieurs objectifs (gestion de projet, diffusion d’outils…)
La programmation avancée en langage R
Voici quelques détails supplémentaires sur les aspects avancés de la programmation en langage R qui seront abordés lors de cette formation :
Objets S3 : Les objets S3 sont une forme de programmation orientée objet (POO) utilisée dans R. Ils permettent de définir des types d’objets personnalisés avec leurs propres méthodes et attributs. Les objets S3 sont légers et flexibles, mais moins structurés que d’autres systèmes d’objets en R, tels que les objets S4. Ils sont couramment utilisés pour la manipulation de données et la création de packages.
Rcpp : Rcpp est une interface qui permet d’intégrer du code C++ dans R. Il offre une performance élevée en permettant l’utilisation de fonctions C++ optimisées. Rcpp est souvent utilisé lorsque des calculs intensifs doivent être effectués dans R, permettant ainsi d’accélérer l’exécution des programmes.
Parallélisation : R propose plusieurs méthodes pour paralléliser l’exécution de tâches, ce qui permet d’exploiter les ressources du processeur de manière plus efficace et d’accélérer les calculs. Vous pouvez utiliser des packages tels que
parallel,foreach, etfuturepour exécuter des boucles et des calculs en parallèle sur plusieurs cœurs ou machines. Cela est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données ou des tâches computationnellement intensives.Création de package : La création de packages est une étape importante pour partager du code R avec d’autres utilisateurs. Un package R est un ensemble de fonctions, de données et de documentation regroupées dans une structure organisée. Vous pouvez utiliser le package
devtoolspour faciliter la création de packages en R. Cela vous permet de partager votre code, de faciliter sa réutilisation, et de contribuer à la communauté R.
Bien évidemment, la programmation avancée en R ne se limite pas à ces concepts, mais ils constituent des sujets courants et utiles à explorer lorsque vous souhaitez approfondir vos compétences en R.
La programmation avancée en langage R
Voici quelques détails supplémentaires sur les aspects avancés de la programmation en langage R qui seront abordés lors de cette formation :
Objets S3 : Les objets S3 sont une forme de programmation orientée objet (POO) utilisée dans R. Ils permettent de définir des types d’objets personnalisés avec leurs propres méthodes et attributs. Les objets S3 sont légers et flexibles, mais moins structurés que d’autres systèmes d’objets en R, tels que les objets S4. Ils sont couramment utilisés pour la manipulation de données et la création de packages.
Rcpp : Rcpp est une interface qui permet d’intégrer du code C++ dans R. Il offre une performance élevée en permettant l’utilisation de fonctions C++ optimisées. Rcpp est souvent utilisé lorsque des calculs intensifs doivent être effectués dans R, permettant ainsi d’accélérer l’exécution des programmes.
Parallélisation : R propose plusieurs méthodes pour paralléliser l’exécution de tâches, ce qui permet d’exploiter les ressources du processeur de manière plus efficace et d’accélérer les calculs. Vous pouvez utiliser des packages tels que
parallel,foreach, etfuturepour exécuter des boucles et des calculs en parallèle sur plusieurs cœurs ou machines. Cela est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec de grandes quantités de données ou des tâches computationnellement intensives.Création de package : La création de packages est une étape importante pour partager du code R avec d’autres utilisateurs. Un package R est un ensemble de fonctions, de données et de documentation regroupées dans une structure organisée. Vous pouvez utiliser le package
devtoolspour faciliter la création de packages en R. Cela vous permet de partager votre code, de faciliter sa réutilisation, et de contribuer à la communauté R.
Bien évidemment, la programmation avancée en R ne se limite pas à ces concepts, mais ils constituent des sujets courants et utiles à explorer lorsque vous souhaitez approfondir vos compétences en R.
