| Logiciel/Sytsème | Windows | MacOS | Linux | BSD | Autres Unix |
|---|---|---|---|---|---|
| R | oui | oui | oui | oui | oui |
Introduction au langage R
UMR8504 Géographie-Cités
Transversalité Données et protocoles dans les Humanités Numériques
Sommaire
1. Pourquoi utiliser R ?
- Logiciels vs langages
- Langages vs langages
- Présentation de R puis Rstudio
- Installation
3. Mise en pratique
- Le projet Rstudio
- Démonstration
- Les notebooks
- Exercice pratique
2. Introduction au langage
- Les bases du langage
- Les objet R
- R-base et packages
- Aide et documentation
SAS, SPAD, SPSS… et R !
Il existe de nombreux logiciels d’analyse statistique. Mais depuis le début des années 2000, le langage R gagne en importance dans ce domaine et s’impose progressivement comme une référence, au même titre que les trois principaux logiciels d’analyse de données qui dominent le marché.
Plusieurs aspects peuvent nous laisser penser que de nombreux utilisateurs de logiciels statistiques devraient progressivement converger vers R…
Limites des logiciels propriétaires
- Des prix de licences parfois onéreux
- Des problèmes d’intéropérabilité avec les différents OS
- Des problèmes d’intéropérabilité en matière de données
- Un développement contrôlé qui induit des limites
- Des spécificités et une polyvalence limitées
Prix licence SPSS Base edition
Intéropérabilité des principaux logiciels :
| Logiciel/Système | Windows | MacOS | Linux | BSD | Autres Unix |
|---|---|---|---|---|---|
| SAS | oui | terminé | oui | non | oui |
| SPAD | oui | non | non | non | non |
| SPSS | oui | oui | non | non | non |
| Stata | oui | oui | oui | non | non |
Autant d’obstacles pour…
- L’utilisation personnelle
- Le travail collaboratif
- Le travail interdisciplinaire
- La reproductibilité
- La formation… 😏
C’est pour cela que l’on préfère R…
Mais pourquoi ce langage et pas un autre ?
Frères ennemis
Deux langages de programmation utilisés pour le traitement et l’analyse des données en SHS, et très souvent comparés pour leurs fonctionnalités semblables
L’utilisation de R ou de Python dépend surtout de :
Qui suis-je ? Qu’est-ce que je veux faire ? Avec qui ?
Deux communautés différentes
- Documentation riche et structurée
- Communauté accessible et inclusive
- Discipline : analyse de données
- Métiers : recherche & développement
- Plus d’utilisateur·rices
- Communauté plus spécialisé en informatique
- Discipline : science des données
- Métiers : informaticien, développeur…
Différents points forts
R a autant de cerveau…
- Plus facile à prendre en main (Rstudio)
- Analyse statistique
- Représentation graphique
- Literate programming (notebook)
→ Spécialisé dans l’analyse statistique
→ Pour utilisateu·rices moins avancés en progr.
…que Python a du muscle !
- Plus puissant et généraliste
- Gestion de données volumineuses
- Web scraping et TAL
- Développement de logiciel
→ Spécialisé dans la science de données
→ Pour utilisateu·rices avancés en progr.
Le langage 
?
En 2008, au MIT, des chercheurs se rassemblent pour faire le point sur les outils disponibles pour le calcul scientifique et statistique. Principal constat, la communauté est éclatée :
- des développeurs utilisateurs de C ou de python,
- des statisticiens utilisateurs de R,
- et des utilisateurs de solutions commerciales ayant leur propre langage (SAS, Matlab…)
il fallait un langage prenant tous les avantages de chaque langage et rajoutant un aspect de plus en plus pointé du doigt : la parallélisation massive (rapidité de calcul)… Le langage Julia est né !
Cependant, le langage Julia ne s’est toujours pas imposé dans la communauté SHS, où R et Python semble toujours les langages les plus utilisés pour l’analyse de données…
Libre et multi-plateforme
- R est un logiciel/langage libre (open source)
- R fait partie de la liste des paquets GNU GPLv3
- R est multi-plateforme
