Cartes R

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R est un puissant langage de programmation et un environnement pour le calcul statistique et les graphiques. Développé dans les années 1990 par Ross Ihaka et Robert Gentleman à l'Université d'Auckland, R est devenu un outil standard en science des données, en analyse statistique et en apprentissage automatique. C'est un logiciel open source doté d'un vaste écosystème de packages, ce qui le rend hautement extensible et adaptable à diverses tâches liées aux données. R excelle dans la manipulation des données, la visualisation et les analyses statistiques complexes. Ses points forts incluent des techniques statistiques et graphiques telles que la modélisation linéaire et non linéaire, l'analyse des séries chronologiques, la classification et le clustering. La flexibilité de R permet son intégration avec d'autres langages et outils, ce qui en fait une composante essentielle de nombreux flux de travail en science des données. Avec le soutien actif de la communauté et un développement continu, R reste à la pointe du calcul statistique et de l'analyse des données.

Notre application de cartes comprend 31 questions d'entretien R soigneusement sélectionnées avec des réponses détaillées qui vous prépareront efficacement à tout entretien nécessitant des connaissances en R. Les Cartes IT ne sont pas seulement un outil pour les chercheurs d'emploi - c'est un excellent moyen de renforcer et de tester vos connaissances, quelles que soient vos intentions professionnelles actuelles. L'utilisation régulière de l'application vous aidera à rester à jour avec les dernières tendances en R et à maintenir vos compétences en analyse de données et en calcul statistique à un niveau élevé.

Exemple de cartes R de notre application

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Qu'est-ce que R et à quoi sert-il le plus souvent?

R est un langage de programmation et un environnement pour l'analyse statistique et la création de graphiques, principalement utilisé par les statisticiens et les chercheurs en données. Il permet d'effectuer des calculs statistiques, de modéliser des données et de visualiser celles-ci. R est particulièrement apprécié pour sa riche bibliothèque de packages qui peuvent être utilisés pour une variété d'analyses de données, y compris l'analyse exploratoire, les tests statistiques, la régression, la classification et le traitement de grands ensembles de données. C’est un outil open-source, ce qui signifie qu'il est disponible gratuitement, et que son code source peut être librement modifié et distribué.

L'un des principaux avantages de R est sa vaste et active communauté d'utilisateurs, qui développe continuellement de nouveaux packages et outils permettant d'utiliser les techniques d'analyse de données les plus récentes. R possède également des capacités graphiques avancées qui permettent la création de visualisations de données de haute qualité, ce qui est un atout inestimable pour analyser et présenter des résultats.

R est utilisé dans divers domaines tels que la science, l’entreprise, la médecine, l’ingénierie et bien d’autres encore, offrant à chaque fois des outils adaptés aux besoins spécifiques de ces domaines.

Comment créer un vecteur dans R?

En langage R, un vecteur peut être créé en utilisant la fonction `c()`, qui signifie "combine" (combiner). Cette fonction permet de combiner plusieurs éléments en un seul vecteur. Le type de données dans un vecteur peut varier, mais il est le plus souvent numérique, logique ou caractère. Voici un exemple de création d'un vecteur contenant différents types de données :

# Création d'un vecteur numérique
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# Création d'un vecteur logique
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# Création d'un vecteur de caractères
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

Rappelez-vous que tous les éléments d'un vecteur doivent être du même type. Si différents types de données sont combinés en un seul vecteur, R forcera automatiquement les types vers le type le plus général qui peut contenir toutes les données. Par exemple, mélanger des nombres et des chaînes de caractères donnera un vecteur de chaînes de caractères.

Comment fusionnez-vous deux data frames dans R?

Nous pouvons fusionner deux data frames en R en utilisant la fonction `merge()`. Cette fonction nous permet de combiner des données en se basant sur une ou plusieurs colonnes communes entre les deux ensembles de données. Si aucune colonne spécifique n'est spécifiée, R tentera de fusionner les data frames en se basant sur toutes les colonnes portant les mêmes noms dans les deux ensembles de données.

Exemple d'utilisation de la fonction `merge()` pour combiner deux data frames :

# Création du premier data frame
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Age = c(25, 30, 22)
)

# Création du deuxième data frame
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  City = c("Kraków", "Varsovie", "Gdańsk")
)

# Fusion des données
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

Dans l'exemple ci-dessus, `merged_data_frames` contiendra des données des deux data frames qui ont été combinées en fonction de la colonne 'ID'. Le data frame résultant n'inclura que les enregistrements qui ont une correspondance dans les deux ensembles de données (une opération de jointure interne). Pour modifier le type de jointure, vous pouvez utiliser les arguments `all`, `all.x`, `all.y`; par exemple, `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` aboutira à une jointure externe.

Qu'est-ce qu'un facteur dans R et comment l'utiliser dans l'analyse des données?

Un facteur en R est un type de données utilisé pour stocker des variables catégorielles. Ces types de variables sont très importants en statistiques et en analyse de données parce qu'ils permettent de modéliser des dépendances pour des données discrètes.

Vous pouvez créer un facteur en utilisant la fonction factor(). Vous lui passez un vecteur, qui sera converti en facteur. Vous pouvez également spécifier les niveaux (catégories) et les étiquettes pour ces niveaux.

data_vector <- c("apple", "banana", "cherry", "banana", "apple")
data_factor <- factor(data_vector)

Dans l'exemple ci-dessus, `data_factor` est maintenant un facteur qui stocke des informations sur les fruits avec des niveaux générés automatiquement en fonction des valeurs uniques du vecteur d'entrée.

Les facteurs sont particulièrement utiles dans la modélisation statistique parce que R traite chaque niveau comme un groupe distinct, ce qui facilite l'analyse statistique des différences entre les groupes. Avec les facteurs, il est également plus facile de créer des graphiques et des tableaux comparatifs nécessitant un regroupement de données catégorielles.

Un autre aspect important des facteurs est la possibilité de définir l'ordre des niveaux. Par défaut, R définit les niveaux dans l'ordre alphabétique, mais cela peut être changé, ce qui est particulièrement utile lorsque les catégories ont un ordre naturel, comme 'faible', 'moyen', 'élevé'.

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("cherry", "apple", "banana"), ordered = TRUE)